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

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…

其他回答

在我的例子中,算法要求数据在(0,1)之间不包含。我非常残酷的解决方案是在所有期望值中添加一个小随机数:

y_train = pd.DataFrame(y_train).applymap(lambda x: x + np.random.rand()/100000.0)["col_name"]
y_train[y_train >= 1] = 0.999999

而y_train在[0,1]的范围内。

这当然不适合所有的情况,因为你会弄乱你的输入数据,但如果你有稀疏的数据,只需要一个快速的预测,这是一个解决方案

在我的例子中,问题是许多scikit函数返回numpy数组,这些数组没有pandas索引。因此,当我使用那些numpy数组来构建新的dataframe时,有一个索引不匹配,然后我尝试将它们与原始数据混合。

我有同样的错误,在我的情况下,X和y是数据帧,所以我必须先将它们转换为矩阵:

X = X.values.astype(np.float)
y = y.values.astype(np.float)

编辑:最初建议的X.as_matrix()已弃用

dataset = dataset.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

这对我很有效

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()