ValueError: Axis limits cannot be NaN or Inf

这个错误通常是由于数据中存在 NaN 或 Inf 值导致的。在进行数据可视化时，该错误可能会出现。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 检查数据中是否存在 NaN 或 Inf 值，并将它们替换为有效值。

2. 使用 Pandas 的 dropna() 函数删除包含 NaN 值的行或列。

3. 使用 Matplotlib 的 set_ylim() 函数手动设置坐标轴的范围。

希望这些方法能够帮助您解决问题！如果您有其他问题，请随时问我。

相关问题

raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when " ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

这个错误是由于最新版本的NumPy中的默认设置导致的。最近的NumPy 1.16.3版本中引入了一个安全更新，将np.load()和np.lib.format.read_array()的allow_pickle关键字默认设置为False。这是为了响应CVE-2019-6446漏洞。

在你的代码中，当你尝试从npy文件中加载包含Python对象的数组时，出现了这个错误。因此，解决这个问题的方法是将allow_pickle设置为True。

你可以通过两种方式解决这个问题：
1. 将NumPy版本降级为1.16.2，因为错误发生在一些内部库中。这样做可以避免报错，但可能不是最佳解决方案。
2. 在加载npy文件时，将allow_pickle参数设置为True，以允许加载包含Python对象的数组。

valueerror: object arrays cannot be loaded when allow_pickle=false

这个错误信息指的是，当allow_pickle设为False时，不能加载对象数组。这是因为allow_pickle选项用于控制在加载数据时是否允许使用pickle序列化。当它设为False时，将不允许加载包含Python对象的数组，而对象数组就是这样的数组。解决办法就是将allow_pickle 设为True