即使在我使用了np.nan_to_num()之后,我还是得到了这个ValueError: array must not contain infs or NaNs。 正如您在下面的代码块中看到的,我编写了一个函数,该函数通过logit函数将情绪得分放入正态分布。我首先得到了上面的ValueError,所以我决定尝试对情感分数使用np.nan_to_num(),然后将它们输入到pearsonr函数中。然而,即使在那之后,它仍然在创建错误。但是,当我在单独的单元测试中使用logit和np.nam_to_num()并打印输出时,没有inf或NaN值(注意:在使用np.nam_to_num()之前有一
我收到一个错误,上面写着“数组包含NaN或无穷大”。我已经检查了我的数据
我可能对“数组包含NaN或无穷大”的含义有错误的解释。
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from numpy import genfromtxt, savetxt
def main():
#create the training & test sets, skipping the header row with [1:]
dataset = genfromtxt(open('C:\\Users\\Owner\\tra
在任何涉及NaN或np.argmin的比较中,-np.inf被认为低于-np.inf的原因是什么?
import numpy as np
In [73]: m = np.array([np.nan, 1., 0., -np.inf])
In [74]: n = np.array([-np.inf, 1., 0., np.nan])
# Huh??
In [75]: np.min(m)
Out[75]: nan
In [76]: np.min(n)
Out[76]: nan
# Same for np.argmin
In [77]: np.argmin(m)
Out[77]: 0
In [7
我正在使用sklearn,但在亲和力传播方面遇到了问题。我已经构建了一个输入矩阵,并且一直收到以下错误。
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
我跑过了
np.isnan(mat.any()) #and gets False
np.isfinite(mat.all()) #and gets True
我试着用
mat[np.isfinite(mat) == True] = 0
删除无限值,但这也不起作用。我该怎么做才能去掉矩阵中的无限值,以便可以使用
我正在尝试通过以下方式聚集超过200k个点:
km = KMeans(n_clusters=5)
km.fit_transform(ends)
但我得到以下错误: km.fit_transform(ends)
所以矩阵的维数是200kX2
File "/Users/fleh/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/cluster/k_means_.py", line 814, in fit_transform
X = self._check_fit_data(X)
...
ValueError: Input co