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
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
其他回答
问题似乎发生在DecisionTreeClassifier输入检查，尝试
X_train = X_train.replace((np.inf, -np.inf, np.nan), 0).reset_index(drop=True)
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
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()
我有同样的错误，在我的情况下，X和y是数据帧，所以我必须先将它们转换为矩阵:
X = X.values.astype(np.float)
y = y.values.astype(np.float)
编辑:最初建议的X.as_matrix()已弃用
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
