我使用sklearn和有一个问题的亲和传播。我已经建立了一个输入矩阵,我一直得到以下错误。

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

我已经跑了

np.isnan(mat.any()) #and gets False
np.isfinite(mat.all()) #and gets True

我试着用

mat[np.isfinite(mat) == True] = 0

去除掉无限值,但这也没用。 我要怎么做才能去掉矩阵中的无穷大值,这样我就可以使用亲和传播算法了?

我使用anaconda和python 2.7.9。


当前回答

我发现在一个新列上调用pct_change后,nan存在于一行中。我用下面的代码删除nan行

df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
df = df.dropna()
df = df.reset_index()

其他回答

我有同样的问题,在我的情况下,答案很简单,我有一个单元格在我的CSV中没有值(“x,y,z,,”)。把一个默认值固定为我。

我想为numpy提出一个适合我的解决方案。这条线

from numpy import inf
inputArray[inputArray == inf] = np.finfo(np.float64).max

将numpy数组的所有无限值替换为最大的float64数。

我的输入数组的维度是倾斜的,因为我的输入csv有空格。

这里没有一个答案对我有用。这是有效的。

Test_y = np.nan_to_num(Test_y)

它将无穷大值替换为高有限值,将nan值替换为数字

这可能发生在scikit内部,这取决于您正在做什么。我建议阅读您正在使用的函数的文档。你可能会使用一个,例如,你的矩阵是正定的,不满足那个条件。

编辑:我怎么能错过呢?

np.isnan(mat.any()) #and gets False
np.isfinite(mat.all()) #and gets True

显然是错误的。正确的是:

np.any(np.isnan(mat))

and

np.all(np.isfinite(mat))

您想要检查是否有任何元素是NaN,而不是任何函数的返回值是否为数字…