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
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()
当我使用sklearn与熊猫时，我得到了同样的错误消息。我的解决方案是在运行任何sklearn代码之前重置我的dataframe df的索引:
df = df.reset_index()
在删除df中的一些条目时，我多次遇到这个问题，例如
df = df[df.label=='desired_one']
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…
如果您正在运行一个估计器，可能是您的学习率太高了。我意外地将错误的数组传递给了网格搜索，最终训练的学习率为500，我可以看到这导致了训练过程中的问题。
基本上，不仅你的输入必须全部有效，中间数据也必须有效。
移除所有无限值:
(并替换为该列的min或Max)
import numpy as np
# generate example matrix
matrix = np.random.rand(5,5)
matrix[0,:] = np.inf
matrix[2,:] = -np.inf
>>> matrix
array([[ inf, inf, inf, inf, inf],
[0.87362809, 0.28321499, 0.7427659 , 0.37570528, 0.35783064],
[ -inf, -inf, -inf, -inf, -inf],
[0.72877665, 0.06580068, 0.95222639, 0.00833664, 0.68779902],
[0.90272002, 0.37357483, 0.92952479, 0.072105 , 0.20837798]])
# find min and max values for each column, ignoring nan, -inf, and inf
mins = [np.nanmin(matrix[:, i][matrix[:, i] != -np.inf]) for i in range(matrix.shape[1])]
maxs = [np.nanmax(matrix[:, i][matrix[:, i] != np.inf]) for i in range(matrix.shape[1])]
# go through matrix one column at a time and replace + and -infinity
# with the max or min for that column
for i in range(matrix.shape[1]):
matrix[:, i][matrix[:, i] == -np.inf] = mins[i]
matrix[:, i][matrix[:, i] == np.inf] = maxs[i]
>>> matrix
array([[0.90272002, 0.37357483, 0.95222639, 0.37570528, 0.68779902],
[0.87362809, 0.28321499, 0.7427659 , 0.37570528, 0.35783064],
[0.72877665, 0.06580068, 0.7427659 , 0.00833664, 0.20837798],
[0.72877665, 0.06580068, 0.95222639, 0.00833664, 0.68779902],
[0.90272002, 0.37357483, 0.92952479, 0.072105 , 0.20837798]])
