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
我得到了同样的错误。它适用于df。fillna(-99999, inplace=True)，然后再做任何替换，替换等
其他回答
这是我的函数(基于此)来清除数据集的nan, Inf和缺失的单元格(用于倾斜的数据集):
import pandas as pd
import numpy as np
def clean_dataset(df):
assert isinstance(df, pd.DataFrame), "df needs to be a pd.DataFrame"
df.dropna(inplace=True)
indices_to_keep = ~df.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(axis=1)
return df[indices_to_keep].astype(np.float64)
我的输入数组的维度是倾斜的，因为我的输入csv有空格。
泡芙! !在我的情况下，问题是关于NaN值…
您可以使用此函数列出具有NaN的列
your_data.isnull().sum()
然后你可以在数据集文件中填充这些NAN值。
下面是如何“将NaN替换为零，将无穷大替换为大的有限数”的代码。
your_data[:] = np.nan_to_num(your_data)
从numpy.nan_to_num
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
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
