Array must not contain infs or NaNs这是什么意思
时间: 2024-04-07 08:30:14 浏览: 35
这个错误提示意味着您的数据数组包含无穷大(inf)或非数字(NaN)的值。在进行多项式拟合或其他数值计算时,包含这些特殊值的数据可能会导致错误的结果或异常。
您可以通过检查数据数组中的值来解决此问题,确保数据数组中没有无穷大或非数字的值。您可以使用numpy库中的`np.isinf()`和`np.isnan()`函数来检查数组中是否存在无穷大或非数字:
```python
import numpy as np
# 检查数组是否包含无穷大或非数字
if np.any(np.isinf(data)) or np.any(np.isnan(data)):
# 处理包含无穷大或非数字的情况
# ...
else:
# 进行拟合和计算
# ...
```
如果数据数组中确实包含无穷大或非数字的值,您可以根据具体情况进行处理,例如将它们替换为其他合适的值或通过删除相关行来处理。
相关问题
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。
array must not contain infs or NaNs
As an AI language model, I'm not sure what context you are referring to, but in general, when working with arrays, it is important to ensure that they do not contain any infinite (inf) or Not-a-Number (NaN) values. This is because inf and NaN values can cause numerical calculations to fail or produce unexpected results.
To check if an array contains inf or NaN values, you can use the numpy functions `numpy.isinf()` and `numpy.isnan()`. If either function returns True for any element of the array, it means that the array contains inf or NaN values.
Here's an example:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, np.inf, 4])
b = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.isinf(a)) # [False False True False]
print(np.isnan(b)) # [False False True False]
```
To remove inf or NaN values from an array, you can use the `numpy.isfinite()` function, which returns a boolean mask indicating which elements of an array are finite:
```python
a = np.array([1, 2, np.inf, 4])
a = a[np.isfinite(a)]
print(a) # [1 2 4]
```
This will remove all inf values from the array and leave only the finite values.
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