如何在我的 numpy 数组中找到 NaN/无穷大/对于 dtype('float64') 来说太大的值？

Question

我正在尝试使用 scikit learn 拟合一个简单的机器学习模型。在这条线上：

clf.fit(features, labels)

我得到一个熟悉的错误：

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

每当我之前遇到过这种情况时，我的数据中就有 NaN 值。我已经确认数据中没有 NaN。.fit() 方法的两个输入（特征和标签）是 np 数组，但它们是从 Pandas 数据帧生成的。在拉出我打印的 NaN 值之前：

print(features_df[features_df.isnull().any(axis=1)])
print(labels_df[labels_df.isnull().any(axis=1)])

这打印了空数据帧，所以我知道其中没有包含 NaN 值的行。我还在转换后检查了 numpy 数组的 NaN 值，甚至使用 np sum() 方法成功地对它们求和，因此传递到 fit 的特征或标签 np 数组中没有 NaN 值。

这意味着必须有无穷大的值或非常大的值，我觉得这两者都令人难以置信。有什么方法可以打印数据帧或 np 数组中的任何值：

are NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')?

我需要特别指出它们，因为我无法用肉眼找到它们并且没有 NaN 值。

Answer 1

假设这是 numpy 数组，形状为(3,3)：

ar = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan, 5, np.nan, 6, np.inf]).reshape((3,3))
print (ar)
[[ 1.  2.  3.]
 [ 4. nan  5.]
 [nan  6. inf]]

要检查 NaN、正无穷大、负无穷大或它们的不同组合，我们可以使用：

numpy.isnan(ar)     # True wherever nan
numpy.isposinf(ar)  # True wherever pos-inf
numpy.isneginf(ar)  # True wherever neg-inf
numpy.isinf(ar)     # True wherever pos-inf or neg-inf
~numpy.isfinite(ar) # True wherever pos-inf or neg-inf or nan

分别。每个都返回一个 bool 数组，并将 bool 数组传递numpy.where()给我们两个索引数组（每个维度一个索引数组ar）：

ar_nan = np.where(np.isnan(ar))
print (ar_nan)

(array([1, 2], dtype=int64), array([1, 0], dtype=int64)) # 均值，nans 在 (1,1) 和 (2,0)

和

ar_inf = np.where(np.isinf(ar))
print (ar_inf)

(array([2], dtype=int64), array([2], dtype=int64)) # 意思是，inf 在 (2,2)

另外，要查看 float64 的限制：

np.finfo(np.float64)

finfo（分辨率=1e-15，最小值=-1.7976931348623157e+308，最大值=1.7976931348623157e+308，dtype=float64）