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
其他回答
我的输入数组的维度是倾斜的，因为我的输入csv有空格。
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
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
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))
dataset = dataset.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
这对我很有效
