数据没问题的情况下，显示array must not contain infs or NaNs

这个错误通常是由于数组中包含了无穷大（inf）或不是数字（NaN）的值而引起的。您需要检查数据是否包含这些无效的数值，并对其进行处理。可以使用以下代码来检查数据中是否存在inf或NaN：

import numpy as np

# example data
data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, np.inf, np.nan])

# check for infs and NaNs
if np.any(np.isnan(data)) or np.any(np.isinf(data)):
    print("Data contains NaNs or infs.")
else:
    print("Data is valid.")

如果数据中确实存在inf或NaN，则可以使用以下代码将其替换为有效值，例如0或平均值：

# replace infs with 0 and NaNs with mean
data[np.isinf(data)] = 0
mean = np.mean(data[~np.isnan(data)])
data[np.isnan(data)] = mean

这将把inf替换为0，NaN替换为数据的平均值，从而使数据有效。