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
在我的例子中，算法要求数据在(0,1)之间不包含。我非常残酷的解决方案是在所有期望值中添加一个小随机数:
y_train = pd.DataFrame(y_train).applymap(lambda x: x + np.random.rand()/100000.0)["col_name"]
y_train[y_train >= 1] = 0.999999
而y_train在[0,1]的范围内。
这当然不适合所有的情况，因为你会弄乱你的输入数据，但如果你有稀疏的数据，只需要一个快速的预测，这是一个解决方案
这是它失败的检查:
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.17.X/sklearn/utils/validation.py#L51
说
def _assert_all_finite(X):
"""Like assert_all_finite, but only for ndarray."""
X = np.asanyarray(X)
# First try an O(n) time, O(1) space solution for the common case that
# everything is finite; fall back to O(n) space np.isfinite to prevent
# false positives from overflow in sum method.
if (X.dtype.char in np.typecodes['AllFloat'] and not np.isfinite(X.sum())
and not np.isfinite(X).all()):
raise ValueError("Input contains NaN, infinity"
" or a value too large for %r." % X.dtype)
所以确保你的输入中有非NaN值。所有这些值实际上都是浮点值。这些值也不应该是Inf。
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)
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))
