解决array must not contain infs or NaNs

这个问题通常出现在涉及到计算或处理数据时，因为在计算过程中存在NaN（Not a Number）或Inf（Infinity），导致程序无法正常工作。解决这个问题的方法主要有以下几种：

1. 删除包含NaN或Inf的行或列。可以使用NumPy中的isnan()和isinf()函数将其作为索引传递给数组，以删除包含NaN或Inf的行或列。

2. 用其他值替换NaN或Inf。可以使用NumPy中的nan_to_num()函数将NaN或Inf替换为指定的值。

3. 忽略NaN或Inf。可以使用NumPy中的nanmean()、nanmax()、nanmin()等函数，这些函数会忽略NaN值，只计算有效值。

以下是一个使用nan_to_num()函数替换NaN或Inf的示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, np.inf, -np.inf])

a = np.nan_to_num(a, nan=0, posinf=1e8, neginf=-1e8)

print(a)

输出结果为：

[ 1.e+00  2.e+00  0.e+00  1.e+08 -1.e+08]

在这个例子中，我们将NaN替换为0，将正无穷替换为1e8，将负无穷替换为-1e8。这样就可以避免计算过程中出现NaN或Inf，从而解决了"array must not contain infs or NaNs"的问题。