isnan(infinity)

isNaN(infinity) 的返回值为 false。这是因为 infinity 代表正无穷大，在 JavaScript 中它的类型是 number，虽然它的值很大，但不是 NaN。因此，在使用 isNaN() 函数时，它会先将 infinity 转换成数字，然后判断是否为 NaN，显然 infinity 不是 NaN，所以返回 false。

相关问题

Input X contains infinity or a value too large for dtype('float64')

这个错误提示表明，你的输入数据包含了无穷大（infinity）或过大的数值，导致无法将其转换为float64类型的数据。

出现这种情况的原因可能是数据中存在一些极端值或异常值，例如某些极大的数值或除以0的情况，这些情况可能会导致数据溢出或无限大。

如果你想处理这种情况，可以先使用numpy库的isinf()函数和isnan()函数，检查输入数据中是否包含无穷大或NaN值，然后将这些值替换为一个合适的值，例如0或平均值。示例代码如下：

import numpy as np

# 假设X为输入数据，包含无穷大或NaN值
X = np.array([[1, 2, 3], [4, np.inf, 6], [7, 8, np.nan]])

# 检查输入数据中是否包含无穷大或NaN值
isinf = np.isinf(X)
isnan = np.isnan(X)

# 将无穷大或NaN值替换为0或平均值
X[isinf] = 0
X[isnan] = np.mean(X[~isnan])

# 输出处理后的数据
print(X)

以上代码使用了numpy库的isinf()函数和isnan()函数，检查输入数据中是否包含无穷大或NaN值，然后将这些值替换为0或平均值。注意，这里使用了~isnan()过滤掉了NaN值，以防止平均值受到NaN值的影响。

Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

As an AI language model, I cannot see the input that you are referring to. However, this error message usually occurs when the input data contains invalid values such as NaN (Not a Number), infinity, or a value that is too large to be represented as a float64 data type.

To fix this error, you can try the following steps:

1. Check your input data for any NaN or infinity values using the `np.isnan()` and `np.isinf()` functions from the NumPy library.

2. Replace any NaN or infinity values with valid values or remove them from your dataset.

3. If the input value is too large to be represented as a float64 data type, you can try using a higher precision data type such as float128 or decimal.

4. If you are working with a large dataset, you can also try using a chunking approach to process the data in smaller batches and avoid memory overflow errors.