Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
时间: 2024-05-23 21:13:57 浏览: 12
这个错误通常表示输入中包含了 NaN、无穷大或超出 float32 数据类型范围的数。你需要检查一下输入数据,并确保它们的值是合法的。如果你使用的是 NumPy 数组,你可以使用 `numpy.isnan()` 和 `numpy.isinf()` 函数来检查是否存在 NaN 和无穷大的值。如果你使用的是 Pandas DataFrame,你可以使用 `pandas.isna()` 和 `pandas.isinf()` 函数来进行同样的检查。如果你发现了不合法的值,你可以将它们替换为合法的值,或者直接删除这些数据。
相关问题
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype( float64 )
这个错误通常是由于输入数据中包含了 NaN(Not a Number)或无穷大的值,或者是数据类型不匹配导致的。你可以尝试以下几种方法解决这个问题:
1. 检查输入数据是否正确,特别是数据类型是否正确以及是否包含 NaN 或无穷大的值。
2. 如果数据集较大,可以尝试使用数据清洗工具,例如 Pandas 库中的 dropna()、fillna() 或 replace() 方法,将 NaN 或无穷大的值替换成合理的值。
3. 如果数据集较小,可以手动检查数据,找到并修正错误数据。
4. 选择合适的数据类型,例如使用 float32 替代 float64,可以减少内存占用,同时也可以避免一些数据类型不匹配的问题。
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
As an AI language model, I cannot see the input that you are referring to. However, this error message usually occurs when the input data contains invalid values such as NaN (Not a Number), infinity, or a value that is too large to be represented as a float64 data type.
To fix this error, you can try the following steps:
1. Check your input data for any NaN or infinity values using the `np.isnan()` and `np.isinf()` functions from the NumPy library.
2. Replace any NaN or infinity values with valid values or remove them from your dataset.
3. If the input value is too large to be represented as a float64 data type, you can try using a higher precision data type such as float128 or decimal.
4. If you are working with a large dataset, you can also try using a chunking approach to process the data in smaller batches and avoid memory overflow errors.