np.sum出现nan
时间: 2023-12-13 13:18:09 浏览: 89
这种情况通常是由于计算过程中涉及到了无穷大或者未定义的数值(比如0/0),导致最后的结果为 NaN。可以通过检查数据的输入、数据预处理以及算法的实现等方面找到问题所在,并采取相应的措施进行修复。另外,numpy中也提供了一些针对NaN的处理函数,如isnan()、nansum()等。希望能对您有所帮助。
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D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/d.py:32: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n D:/pycharm/projects/Pythoneeee/projects/d.py:32: RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n nan
这个错误提示是因为在计算 log 函数时遇到了除以 0 的情况,导致结果为无穷大(inf)。在 logistic regression 中,当预测值 pred 接近 0 或 1 时,log 函数的值会接近无穷大,因此需要对这种情况进行特殊处理。可以将 pred 限制在一个很小的区间内,比如 [1e-15, 1-1e-15],这样就可以避免出现除以 0 的情况。改进后的代码如下:
```
def ObjFun(X, Y, beta):
"""
Logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param X: feature matrix
:param Y: label vector
:return: loss value
"""
n = X.shape[0]
p = X.shape[1]
pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(X, beta)))
pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内
ObjVal = -np.sum(Y * np.log(pred) + (1 - Y) * np.log(1 - pred)) / n
return ObjVal
```
这样就可以避免除以 0 的情况,从而避免出现无穷大(inf)和 NaN(not a number)的情况。
print(musicdata.agg({'number_of_records':np.sum,'value_actual':[np.sum,np.mean]}))为什么这个代码返回的number_of_records的mean为NaN
这个代码返回的`number_of_records`的`mean`为`NaN`可能是因为`musicdata`中`number_of_records`这一列中存在缺失值。
`agg()`函数会自动忽略缺失值进行计算,因此如果`number_of_records`这一列存在缺失值,那么聚合结果就会返回`NaN`。由于这个代码使用了字典的形式指定了不同的聚合函数,其中包括了计算`number_of_records`列平均值的函数`np.mean()`,因此聚合结果中的`mean`列就会显示为`NaN`。
如果想要检查`number_of_records`这一列中是否存在缺失值,可以使用`isnull()`函数或`isna()`函数来检查。如果存在缺失值,可以使用`dropna()`函数将缺失值所在的行删除或使用`fillna()`函数将缺失值填充。
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