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
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))
其他回答
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()
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
这可能发生在scikit内部，这取决于您正在做什么。我建议阅读您正在使用的函数的文档。你可能会使用一个，例如，你的矩阵是正定的，不满足那个条件。
编辑:我怎么能错过呢?
np.isnan(mat.any()) #and gets False
np.isfinite(mat.all()) #and gets True
显然是错误的。正确的是:
np.any(np.isnan(mat))
and
np.all(np.isfinite(mat))
您想要检查是否有任何元素是NaN，而不是任何函数的返回值是否为数字…
我的输入数组的维度是倾斜的，因为我的输入csv有空格。
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。
