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
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
其他回答
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
如果您正在运行一个估计器，可能是您的学习率太高了。我意外地将错误的数组传递给了网格搜索，最终训练的学习率为500，我可以看到这导致了训练过程中的问题。
基本上，不仅你的输入必须全部有效，中间数据也必须有效。
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()
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…
这里没有一个答案对我有用。这是有效的。
Test_y = np.nan_to_num(Test_y)
它将无穷大值替换为高有限值，将nan值替换为数字
