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

这个错误通常表示你的数据包含了NaN值，无穷大的数或者超出了float64类型能够表示的范围的数。你需要先检查你的数据，并且处理其中的NaN值和异常值。可以使用`numpy.isnan()`函数来检查数据中是否存在NaN值，并使用`numpy.isfinite()`函数来检查数据是否超出了float64类型的表示范围。如果数据中确实存在NaN值或者异常值，你可以选择删除这些数据或者使用一些数据清洗的技术来处理它们。

相关问题

ValueError:Input X contains 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无穷大或超出浮点数范围的数值而引起的。要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 检查输入数据：确保输入数据中没有包含无穷大或超出浮点数范围的数值。可以使用函数如`np.isinf()`和`np.isnan()`来检查数据是否包含无穷大或NaN值，并进行相应的处理。

2. 数据缩放：如果你的数据范围过大，可以考虑对数据进行缩放，将其归一化到一个合适的范围内。可以使用函数如`sklearn.preprocessing.MinMaxScaler`或`sklearn.preprocessing.StandardScaler`来进行数据缩放。

3. 数据类型转换：如果你确定数据中没有无穷大或超出浮点数范围的数值，并且错误仍然存在，你可以尝试将数据类型转换为更大范围的浮点数类型。例如，将`float64`转换为`float128`。

4. 数据预处理：根据具体情况，你可能需要对数据进行一些预处理操作，例如去除异常值、填充缺失值等。

如果以上方法都无法解决问题，建议提供更多关于你的具体问题和代码的细节，以便更好地帮助你解决该错误。

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

这个错误通常出现在使用 Pandas 或者 Numpy 时，输入的数据中包含了 NaN 值，无穷大值或者超出了 float64 类型的范围。

解决这个问题的方法是：

1. 检查数据源，找出哪些数据包含了 NaN 或者无穷大的值，并处理这些值。

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

3. 使用 Pandas 中的 fillna() 函数将 NaN 值替换为其他值，比如平均值或者中位数。

4. 确保数据类型正确，如果数据超出了 float64 类型的范围，可以将数据转换为更大的数据类型，比如 float128。

5. 尝试使用其他库或者算法来处理数据，比如 Scikit-learn 中的 Imputer 类可以自动处理 NaN 值。