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
dataset = dataset.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
这对我很有效
其他回答
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']
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
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
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)
