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
我的输入数组的维度是倾斜的，因为我的输入csv有空格。
其他回答
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。
这是它失败的检查:
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.17.X/sklearn/utils/validation.py#L51
说
def _assert_all_finite(X):
"""Like assert_all_finite, but only for ndarray."""
X = np.asanyarray(X)
# First try an O(n) time, O(1) space solution for the common case that
# everything is finite; fall back to O(n) space np.isfinite to prevent
# false positives from overflow in sum method.
if (X.dtype.char in np.typecodes['AllFloat'] and not np.isfinite(X.sum())
and not np.isfinite(X).all()):
raise ValueError("Input contains NaN, infinity"
" or a value too large for %r." % X.dtype)
所以确保你的输入中有非NaN值。所有这些值实际上都是浮点值。这些值也不应该是Inf。
使用isneginf可能会有所帮助。 http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.isneginf.html#numpy.isneginf
x[numpy.isneginf(x)] = 0 #0 is the value you want to replace with
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
