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
dataset = dataset.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
这对我很有效
我想为numpy提出一个适合我的解决方案。这条线
from numpy import inf
inputArray[inputArray == inf] = np.finfo(np.float64).max
将numpy数组的所有无限值替换为最大的float64数。
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()
try
mat.sum()
如果你的数据和是无穷大(大于最大浮点值3.402823e+38)，你会得到这个错误。
请参阅scikit源代码中的validation.py中的_assert_all_finite函数:
if is_float and np.isfinite(X.sum()):
pass
elif is_float:
msg_err = "Input contains {} or a value too large for {!r}."
if (allow_nan and np.isinf(X).any() or
not allow_nan and not np.isfinite(X).all()):
type_err = 'infinity' if allow_nan else 'NaN, infinity'
# print(X.sum())
raise ValueError(msg_err.format(type_err, X.dtype))
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。
