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

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']

在大多数情况下,消除无限和空值可以解决这个问题。

去掉无穷值。

df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)

以您喜欢的方式摆脱空值,特定的值,如999,平均值,或创建自己的函数来输入缺失的值

df.fillna(999, inplace=True)

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

如果您碰巧使用“kc_house_data.csv”数据集(一些评论者和许多数据科学新手似乎使用这个数据集,因为它出现在许多流行的课程材料中),则该数据是错误的,并且是错误的真正来源。

为了解决这个问题,从2022年开始:

删除csv文件中的最后一行(空) 有两行包含一个空数据值"x,x,,x,x" -要修复它,不要删除逗号,而是添加一个随机整数值,如2000,因此它看起来像"x,x,2000,x,x"

不要忘记在项目中保存和重新加载。

所有其他答案都是有帮助和正确的,但在这种情况下不是:

如果你使用kc_house_data.csv,你需要修复文件中的数据,没有其他帮助,空数据字段将随机转移其他数据,并产生难以追踪到源的奇怪错误!

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。