python|ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32'64). 一般处理方式 Input|contains|NaN|infinity|or|a|val

53raise ValueError("Input contains NaN, infinity"
---> 54" or a value too large for %r." % X.dtype)
对于以上问题其原因一般是数据集中存在nan值，以下假设数据用numpy.ndarray存储（type(positive)=）。
首先，我们知道 if np.isnan(x) 用于判断x是否为nan，为nan则返回true。print(np.isnan(positive).any(), np.isnan(negative).any(), np.isnan(y).any())该语句用来判断positive、negative、y中是否存在nan值，若返回值为true，true，true，则可通过以下方式修改：positive[np.isnan(positive)] = np.mean(positive[~np.isnan(positive)])
negative[np.isnan(negative)] = np.mean(negative[~np.isnan(negative)])也就是将positive、negative中的nan值用非nan值的均值代替，当然也可以用中位数median
【python|ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32'64). 一般处理方式】等代替。再者，用print(np.isfinite(positive).all())print(np.isfinite(negative).all())语句来判断positive、negative是否为有限值，返回false则表示数据存在无穷数，这个问题一般只要修改了nan值就不会报错了。
对于numpy.ndarray中的部分Nan的处理，例如，numpy.ndarray类型的array=[[2,4,nan,6,nan],[4,45,3,nan,nan]],可以通过以下代码进行处理：

for i in range(len( array)):
sample= array[i]
for j in range(len(sample)):
if np.isnan(sample[j]):
sample[j]=0 则array中的Nan均用0代替了。
(---python新手小小经验---)

python|ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32'64). 一般处理方式

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