Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
时间: 2023-06-24 09:09:04 浏览: 132
这个错误通常出现在使用 Numpy 或 Pandas 进行数值计算时,其中某些值过大或过小,超出了 float64 数据类型的范围。解决办法包括:
1. 检查数据,看看是否有缺失值或异常值;
2. 尝试使用其它数据类型,如 float32 或 int64;
3. 使用数据预处理方法,如标准化、归一化等,使数据范围在合理范围内;
4. 如果数据中包含无穷大或 NaN 值,可以使用 NumPy 的 isfinite() 函数将其替换为指定值,如 np.nan 或 0。
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')
这个错误通常表示你的数据集中存在缺失值(NaN)或者过大的值(infinity),导致无法使用 float64 数据类型来存储数据。你可以通过使用 Pandas 库中的 dropna() 函数来删除缺失值,或者使用 fillna() 函数来填充缺失值。对于过大的值,你可以使用 clip() 函数将其限制在一个合理的范围内。如果还有其他问题,请提供更多细节,我会尽力帮助你解决。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![unitypackage](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)