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
我有错误后，试图选择一个子集的行:
df = df.reindex(index=my_index)
结果是my_index包含df中不包含的值。索引，所以reindex函数插入一些新行，并用nan填充它们。
其他回答
我有同样的问题，在我的情况下，答案很简单，我有一个单元格在我的CSV中没有值(“x,y,z，，”)。把一个默认值固定为我。
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()
在处理这个问题很长一段时间后，我意识到这是因为在训练集和测试集的分割中，所有数据行的数据列都是相同的。然后在某些算法中进行一些计算可能会导致无穷大的结果。如果您正在使用的数据的关闭行更可能是相似的，那么重新排列数据会有所帮助。这是scikit的一个漏洞。我使用的是0.23.2版本。
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
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。
