ValueError:输入包含NaN、infinity或.(‘float32’)
ValueError是Python中的一个异常类型，表示数值转换或操作时发生了错误。在这个问答内容中，ValueError: 输入包含NaN、infinity或.(‘float32’)的错误提示是指在进行数值计算或操作时，输入的数据包含了NaN（Not a Number）、infinity（无穷大）或者float32类型的数据。
NaN是一种特殊的数值，表示不是一个有效的数值。它通常出现在数学运算中，当某个操作无法得到有效的结果时，就会返回NaN。
infinity表示正无穷大或负无穷大，它通常出现在数学运算中，当某个数值超过了浮点数的表示范围时，就会被表示为infinity。
float32是一种浮点数的数据类型，它占用32位内存，用于存储小数。
当出现ValueError: 输入包含NaN、infinity或.(‘float32’)的错误提示时，意味着在进行数值计算或操作时，输入的数据中包含了NaN、infinity或者float32类型的数据，而这些数据无法被正确处理或转换。
为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：
- 数据清洗：检查输入数据，排除包含NaN、infinity或float32类型的数据，确保数据的有效性和一致性。
- 数据转换：对于包含NaN或infinity的数据，可以考虑将其替换为其他数值，如平均值、中位数或特定的占位符。
- 数据类型转换：如果输入数据中包含了float32类型的数据，可以尝试将其转换为其他合适的数据类型，如float64。
- 异常处理：在进行数值计算或操作时，可以使用异常处理机制捕获并处理ValueError异常，以避免程序的崩溃或不正常的运行。
在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云提供的数据处理服务来处理包含NaN、infinity或float32类型的数据。例如，可以使用腾讯云的数据处理平台TencentDB来进行数据清洗和转换，使用腾讯云的人工智能服务Tencent AI Lab来进行异常检测和数据类型转换。
更多关于腾讯云数据处理相关产品的信息，可以参考以下链接：
- 腾讯云数据库 TencentDB：腾讯云提供的高性能、可扩展的云数据库服务，可以用于数据存储和处理。
- 腾讯云人工智能 Tencent AI Lab：腾讯云提供的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等功能，可以用于数据异常检测和数据类型转换。
请注意，以上提到的腾讯云产品仅作为示例，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务，具体选择应根据实际需求和情况进行。
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我试图从雪橇运行一个随机森林模型，但是我一直收到一个错误：ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
我尝试在ValueError:输入包含NaN、无穷大或对dtype太大的值(‘输入包含’)中执行以下步骤
fillna(0)对我的熊猫数据仍然给予了ValueError。
因此，我尝试使用我的numpy数组：
val = setTo.ravel().nan_to_num(0)
但我一直有个错误：'numpy.ndarray' object
浏览 0提问于2021-01-06得票数 2
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在使用ValueError模型预测测试数据时，我得到了RandomForest。
我的代码：
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=6, n_jobs=1, verbose=2)
clf.fit(X_fit, y_fit)
df_test.fillna(df_test.mean())
X_test = df_test.values
y_pred = clf.predict(X_test)
错误：
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too larg
浏览 0提问于2016-05-26得票数 94
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2回答
我正在尝试将一些数据进行拟合和转换，以便在稍后的模型中使用到分类器，但是它总是给我一个错误，我不明白为什么。拜托谁能帮帮我吗？
##stores the function Pipeline with parameters decided above
inputPipe = getPreProcPipe(normIn=normIn, pca=pca, pcaN=pcaN, whiten=whiten)
print inputPipe
print
#print devData[classTrainFeatures].values.astype('float32')
pr
浏览 1提问于2018-08-14得票数 2
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这是我试图运行的代码
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, Y_train)
r2 = model.score(X_test, Y_test)
r2
这是我收到的错误。这似乎是由于我的数据集中存在无穷大或NaN，但是我不知道如何删除它们。
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
如何修复此错误？
浏览 0提问于2021-04-05得票数 1
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我尝试计算不同深度的决策树的测试和训练误差。
train_error = []
test_error = []
for i in range (3,21):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(womendata, womeny, test_size=0.4, random_state=1 )
decitiontree = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini', splitter='best', max_depth=i,
浏览 0提问于2017-01-22得票数 0
当我执行命令时：
clf.fit(train_data, train_label)
我得到了以下错误
ValueError:输入包含NaN、无穷大或对dtype('float32')来说太大的值。
问题是大小为(18000,20)的数组train_data。我试过使用以下命令：
clf.fit(np.float32(train_data), train_label)
或
train_data = np.array([s[0].astype('float32') for s in train_data])
在以下链接中的火车文件(python)中找到数据集
浏览 1提问于2017-07-06得票数 0
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我有一个形状为(10，3)的ndarray，其中包含一些缺失值(Nan)。我想用各自列的平均值替换缺少的值。为此，我使用了SimpleImpueter。我的代码如下： from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(missing_values = 'nan',strategy='mean') 此代码不工作，并显示以下值错误： ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('
浏览 25提问于2019-10-11得票数 1
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我的数据集是形状(1249, 228)的。大多数条目为零，而另一些则为整数，如1、2、5、10、20等。我想将这组输入转换为LSTM。但是当我申请MinMaxScaler的时候。它给出了以下错误：
加载数据集：
dataset1 = pd.read_csv('g:/hello.csv', engine='python')
dataset1= dataset1.drop('packages', axis=1)
dataset1 = dataset1.astype('float32')
规范集合
scaler = MinMaxScal
浏览 0提问于2018-06-12得票数 1
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3回答
我以熊猫的形式阅读了我的输入，并通过以下方式填充了NaN：
df = df.fillna(0)
在那之后，我分裂成训练和测试集，用滑雪板进行分类。
features = df.drop('class',axis=1)
labels = df['class']
features_train, features_test, labels_train, labels_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.3, random_state=42)
clf.fit(features_train, labe
浏览 3提问于2016-09-09得票数 0
我正在尝试用Python实现随机森林。在运行代码时，我得到了这个错误。尽管我已经使用以下命令从float32转换为float64：
x_arr = np.array(train_df, dtype='float64')
Traceback(most recent call last):
File "C:\Python27\randomforest.py", line 67, in <module>
forest=forest.fit(x_array[0::,1::],x_array[0::,0])
File "C:
浏览 0提问于2016-07-13得票数 2
我试图使用sklearn，但遇到了错误，但我不知道哪里出了问题。这是我的代码：
import pandas as pdd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
df = pd.read_csv('vgsales.csv')
X = df.drop(columns=['Name','Platform','Publisher','Genre'])#input
y = df['Rank']#output
model = DecisionTreeCl
浏览 1提问于2020-12-21得票数 0
我对机器学习领域非常陌生，目前我正试图使用随机森林来预测回报。
我已经构建了我的模型，但是每次我想要预测测试集中的返回时，我都会得到以下错误: ValueError: Input包含NaN、无穷大或一个对dtype太大的值(‘float32’)
所以我试着在我的测试集里找南的。
当我计算所有的空数时，python告诉我我有103。但过滤后根本就没有空？
我在这里错过了什么？
浏览 1提问于2020-08-23得票数 0
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我得到了一个错误ValueError:在列x中找到无穷大。
---> 20 model.fit(df)
242 df[‘x’] = pd.to_numeric(df[‘x’])
243 if np.isinf(df[‘x’].values).any():
--> 244 raise ValueError('Found infinity in column y.')
245 df[‘d’] = pd.to_datetime(df[‘d’])
浏览 1提问于2018-08-22得票数 0
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我正在使用sklearn，但在亲和力传播方面遇到了问题。我已经构建了一个输入矩阵，并且一直收到以下错误。
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
我跑过了
np.isnan(mat.any()) #and gets False
np.isfinite(mat.all()) #and gets True
我试着用
mat[np.isfinite(mat) == True] = 0
删除无限值，但这也不起作用。我该怎么做才能去掉矩阵中的无限值，以便可以使用
浏览 289提问于2015-07-10得票数 199
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我从scikit那里得到了这个错误--学习：
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
这是检查的结果。基于这个，我可以使用df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna(axis=1)，因为我想检测任何nan或inf值，然后删除包含其中任何一个的行。但是，我使用Python3.6，因此错误说：
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute
浏览 0提问于2018-05-11得票数 1
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2回答
我会知道是否有一种方法来拟合模型，即使一些特征包含一些NaN值。
X
Feature1 Feature2 Feature3 Feature4 Feature5
0 0.1 NaN 0.3 NaN 4.0
1 4.0 6.0 6.6 99.0 2.0
2 11.0 15.0 2.2 3.3 NaN
3 1.0 6.0 2.0
浏览 0提问于2021-07-22得票数 0
如何修复此错误消息"ValueError: Input包含NaN、无穷大或对于dtype(‘float32’)来说值太大“ # Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Loading the dataset
data = pd.read_csv(r'C:\Users\sam.jones\Desktop\Fixed Income project\Data Pull\Data\Fixed Income_Data dump_20
浏览 30提问于2019-02-28得票数 0
我一直在试验冒泡排序代码，因为我最近开始学习C代码的知识。但是，我无法将NAN输入到代码中，以便在构建和运行它时打印出来。对于INFINITY和-INFINITY，我也遇到了同样的问题。但是，当我运行代码并将NAN、INFINITY和-INFINITY作为整数之一输入时，代码可以正常工作。感谢你的帮助，谢谢。
/* Bubble sort code */
#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main()
{
float array[100], swap;
int c, d, n;
printf(&#
浏览 13提问于2017-03-03得票数 1
我正在使用蟒蛇导航器。我的数据集包含空字段。我试图删除它仍然有错误："ValueError:输入包含NaN，无穷大或一个对于dtype(‘float32’)来说太大的值。“
from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
X = pd.read_csv("f.csv")
y= pd.read_csv(
浏览 0提问于2018-12-29得票数 1
我试图将RandomForest方法应用于数据集，并得到以下错误：
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype ('float32')
有谁能告诉我，我可以在函数中修改什么才能使代码工作：
def ranks_RF(x_train, y_train, features_train, RESULT_PATH='Results'):
"""Get ranks from Random Forest"""
浏览 3提问于2020-02-16得票数 1
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3回答
我正在尝试在熊猫数据帧上运行随机森林。我知道数据帧中没有空值或无穷大，但当我符合模型时，会不断获得ValueError。这大概是因为我使用的是flaot64列，而不是int列；我还有很多bool和float32类型的列。有没有办法把所有的浮点列都改成float32？ 我已经尝试过重写CSV，并且相对确定问题不在于此。我以前在float64s上运行随机森林从来没有遇到过问题，所以我不确定这一次出了什么问题。 labels = electric['electric_ratio']
electric = electric[[x for x in electric.columns i
浏览 46提问于2019-04-24得票数 2
我正在尝试对有时包含Infinity或NaN的数组进行排序。当我使用标准的JavaScript array.sort()时，它似乎会排序，直到它到达一个NaN，然后我就会得到随机的结果。
var array =[.02,.2,-.2,Nan,Infinity,20];
有没有办法对它进行排序，使最终结果从负到正，并且在最后仍然有NaN或Infinity。
-.2,.02,.2,20,NaN,Infinity
浏览 3提问于2013-07-10得票数 7
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以下是这个问题和随后的回答：
在中，很明显，real和double precision数类型支持正无穷大和负无穷大。但是，除了numeric有“无限制”外，没有提到range类型。
对于numeric类型(在PostgreSQL 9.5中)是否支持正无穷大和负无穷大，如果支持，如何插入这些值？
编辑(如@TimBiegeleisen所建议的)：之所以出现这种情况，是因为我试图将一个数字列从R写入数据库表。该列包含Inf值，但使用来自RPostgreSQL错误的dbWriteTable：
Error in postgresqlgetResult(new.con) :
RS-DBI driv
浏览 12提问于2017-08-10得票数 8
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当我运行这段代码时：
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
melbourne_model = DecisionTreeRegressor()
melbourne_model.fit(X, y)
我得到了这个输出：
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
此错误指向它表示melbourne_model.fit(X, y)的行。
我希望代码与X和y相匹配，这样我就可以根据我输入的几个变量对墨尔本
浏览 2提问于2018-04-04得票数 0
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我尝试了几种方法来从多个文件中生成.h5 (xr)数据集。这些文件包含来自项目的土壤含水量数据以及其他有用的变量。每个变量表示一个二维数组.变量及其标签的计数在每个文件中相等。问题是维数x和y的尺寸不相等。
通过xr.open_dataset()加载
<xarray.Dataset>
Dimensions: (x: 54, y: 129)
Coordinates:
EASE_column_index_3km (x, y) float32 ...
EAS
浏览 4提问于2019-12-11得票数 2
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以下是我的代码：
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <limits>
#define INFINITY std::numeric_limits<float>::infinity()
#define NEGINFINITY -std::numeric_limits<float>::infinity()
int floatcomp(const void* elem1, const void* elem2)
{
if (*(const float*)elem1 <
浏览 3提问于2017-03-10得票数 1
2回答
在pandas中，当我们尝试将包含NaN值的系列转换为整数时，可以使用如下所示的片段
df.A = df.A.apply(int)，我经常看到一条错误消息
ValueError: cannot convert float NaN to integer
我知道NaN值不能转换为整数。但我很好奇在这种情况下抛出的ValueError。它说float NaN不能转换为整数。
NaN值被视为浮点对象有什么具体原因吗？或者这是错误消息显示的问题吗？
浏览 2提问于2018-02-01得票数 16
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我正在尝试使用MinMaxScaler()将我的数据缩放到0-1之间，使用：
x_scaling = x_scale.transform(x)
print("Min:", np.min(x_scaling))
print("Max:", np.max(x_scaling))
我的trackback错误消息是：
---------------------------------------------------------------------------
ValueError
浏览 272提问于2018-07-28得票数 0
当在数据上应用这个决策树算法时，我遇到了下面提到的错误--有人能帮助解决这个问题吗？
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor regressor = DecisionTreeRegressor() regressor.fit(X_train, y_train)
错误: ValueError:输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float32')来说太大的值。
浏览 22提问于2020-05-08得票数 1
2回答
为什么(无限0) === 0？
、、、、
我在JavaScript中摆弄按位运算符，有一件事我觉得很了不起。
如果两个输入位中的一个是，则1作为输出位返回1。因此，执行x | 0总是返回x，因为| 0没有任何效果：
( 1 | 0 ) === 1( 0 | 0 ) === 0
然而，当我计算Infinity | 0时，我得到了0。这在我看来是令人惊讶的，因为通过上面的一个应该得到了Infinity。毕竟，( x | 0 ) === x。
我找不到在ECMAscript规范中这是显式定义的地方，所以我想知道( Infinity | 0 ) === 0到底意味着什么。Infinity是否就是存储在内存中的方式？如果是这样的话，为什么执行|
浏览 3提问于2011-07-11得票数 23
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我有一个包含数字的数据集。但当我试图适应这个命令时：
model.fit(X_train, y_train)
我知道这个错误：
输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float32')来说太大的值。
但是我的数据集中没有空单元格。非缩放data_X
[[0 0 4 ... 0 -21.4 6]
[1 0 2 ... 0 0.0 0]
[0 0 2 ... 0 805.9 7]
...
[1 0 2 ... 1 -20.2 0]
[1 0 3 ... 1 1031.0 5]
[0 1 3 ... 1 0.0 0]]
scaled X_train是这样的：
[[
浏览 4提问于2020-01-22得票数 0
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我目前正在从python2.7迁移到python3.6
Python 2.7工作代码
json.dump(data, ignore_nan=True)
Python3.6代码
json.dumps(charts, allow_nan=False)
错误信息：
{ValueError}Out of range float values are not JSON complaint
如何将忽略nan值的信息转储？
示例：
"series": [
{
"data": [
浏览 0提问于2018-10-17得票数 2
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1回答
怎样才能有一个验证c#双精度值的模式呢？
c#双精度可以是："NaN"，"Infinity"，"-Infinity“。这在我们的系统中很重要，因为有依赖于这个值的逻辑。
JSON序列化/反序列化可以完美地工作。但我无法验证的是，在下面的示例中，要反序列化的JSON是否包含一些无法转换为双精度的不同字符串。验证通过后，只会在反序列化过程中崩溃。
[TestMethod]
public void test3()
{
string json = @"{'A':
浏览 3提问于2020-02-05得票数 1
我正在设法将一个大型(>10 gb)文件加载到一个熊猫数据文件中。这需要几分钟的时间，大概是由于熊猫的dtype检测。为了加快速度，并在理想情况下减少内存占用，我想预先指定文件中每一列的数据类型。我试图通过加载文件和记录熊猫分配的dtype来实现这一点，但是该文件包含一些需要替换的DIV0值：
df = pd.read_csv(data_path + data_file_name, index_col = None)
dtype_df = pd.DataFrame(df.dtypes)
dtype_dict = dtype_df.to_dict()[0]
dtype_dict
&g
浏览 5提问于2017-06-23得票数 0
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在培训之前，我尝试过采样我的数据集，但是我得到了这个错误"ValueError: Input包含NaN，无穷大或值过大，以至于dtype('float64'“)，即使没有NAN值。
这是给出错误的代码
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)
y_res = pd.DataFrame(y_res)
print(y_res[0].value_counts())
这就是我所犯的错误
ValueError Traceback (
浏览 10提问于2022-03-13得票数 0
根据我的经验，我知道，当我做一些除法运算，或者试图从字符串中生成一个数字时，当它实际上不包含数字时，我可以得到NaN。有没有其他的情况，当我可以得到一个NaN。特别是--是否有可能从乘法中得到它？
这是我在PhoneGap应用程序中使用的一段代码：
var g = 9.80665;
acceleration.x = (acceleration.x * g).toFixed(2);
acceleration.y = (acceleration.y * g).toFixed(2);
acceleration.z = ((acceleration.z + 1) * g).toFixed(2);
a
浏览 0提问于2013-07-18得票数 3
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开始学习C，并堆叠了一个问题。
在关于控制台输出的章节中，描述了转换规范，其中两个是%F和%f。我试图找出它们之间的区别，并编写了一个简单的C脚本，如下所示：
#include <stdio.h>
int main(void)
{
float num = 123.456;
printf("First float: %f \n", num);
printf("Second float: %F \n", num);
return 0;
}
产出如下：
First float: 123.456001
Second float
浏览 3提问于2020-04-13得票数 4
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2回答
是否有一种简单的方法可以从一个nan tensorflow.data.Dataset 实例中过滤包含值的所有条目？就像潘达斯中的dropna 方法？
简短的例子：
import numpy as np
import tensorflow as tf
X = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([[1,2,3], [0,0,0], [np.nan,np.nan,np.nan], [3,4,5], [np.nan,3,4]])
y = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([np.nan, 0, 1, 2, 3])
ds = t
浏览 7提问于2020-10-01得票数 3
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1回答
Java区域构造器挂起某些曲线
、、、、
Area(Shape)构造函数挂起某些奇怪的Shape参数，如下所示。每个注释行都挂起，没有未注释的行挂起。我在Oracle Java 8和10中看到了这种行为。
import java.awt.geom.*;
public static void main(String[] args) {
// new Area(new CubicCurve2D.Double(0, Double.POSITIVE_INFINITY, 0, 0, 0, 0, 1, 0));
new Area(new CubicCurve2D.Double(0, Double.POSITIVE_INFINIT
浏览 1提问于2018-05-12得票数 1
所有的特性都是浮点数据类型，但是也有一些NaN占优势的特性。我试图通过GradientBoostingClassifier来训练模型，如下所示。
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(features[feature_headers], features[target_header], test_size=0.33, random_state=int(time.time()))
clf = GradientBoostingClassifier(random_state=int(time.time()), learning_rat
浏览 0提问于2017-11-25得票数 4
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我尝试了下面的代码，但我有一些错误。 imp=SimpleImputer(missing_values='NaN',strategy="mean")
col = veriler.iloc[:,1:4].values
type(col) ##numpy.ndarray
imp=imp.fit(col) ValueError:输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值。
浏览 19提问于2020-08-12得票数 0
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2回答
我有以下假设的RF和决策树一般，请纠正我，如果假设是不正确的。
它会处理丢失的值。
它处理异常值
它处理数据中的偏斜，因此不需要转换。
不需要功能缩放。
不需要特征选择。
如果我的观察是不正确的，请更正，因为您可以看到数据集中存在一个nan值错误。还有怎么纠正呢？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
导入数据集
share3.info()
share2.isnull().sum()
XRD = share2.drop(['Close'], axis = 1)
YRD =
浏览 0提问于2020-04-22得票数 2
我试图对kaggle的泰坦尼克数据集的决策树分类器进行交叉验证。清理数据后的第一步是将数据分割成火车和测试设备：
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(train, Y, test_size=0.2, random_state=0)
然后将数字转换为缩放值：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
x_train = sc.
浏览 0提问于2020-02-18得票数 1
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1回答
当值大于零时，我希望将netCDF文件中的值转换为名为LandMask_NaN的NaN。但是，在LandMask和将转换为NaNs的numpy之间似乎存在类型不匹配。如有任何帮助，非常感谢，代码和信息如下：
import netCDF4 as nc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import csv as cs
import pandas as pd
ncfile = nc.Dataset('C:\Users\mmso2\Google Drive\ENVI_I-PAC_2007_10_21_21_22_
浏览 0提问于2016-08-16得票数 1
1回答
如何在黑斑羚中插入无限和NaN。同样的测试也适用于蜂巢，但是在黑斑羚中抛错了。
> create table z2 (x double);
> insert into z2 values (1),("NaN"),("Infinity"),("-Infinity");
Query: insert into z1 values (1),("NaN"),("Infinity"),("-Infinity")
ERROR: AnalysisException: Incompatible retur
浏览 1提问于2017-07-28得票数 0
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1回答
生成一个函数，无法理解如何在开关的情况下进行比较，因此NaN ===大小写变为真，并返回“输入编号为Number.NaN"；
function whatNumberIsIt(n){
var str;
switch (n) {
case Number.MAX_VALUE : str = "Input number is Number.MAX_VALUE";
break;
case Number.MIN_VALUE : str = "Input number is Number.MIN_VALUE"
浏览 4提问于2016-06-27得票数 3
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我正在尝试使用Scikit Learn提供的神经网络实现来实现图像处理。我有近10,000张'JPG‘格式的彩色图像，我将这些图像转换为'PNG’格式，并删除了颜色信息。新的图像都是黑白图像。在将这些图像转换为矢量格式后，这些图像矢量形成了神经网络的输入。
对于每个图像，也有一个输出，它构成了神经网络的输出。
输入文件只有0和1的值，没有其他值。每个图像的输出对应于一个连续的向量，该向量在0和1之间，长度为22。也就是说，每个图像的输出是一个长度为22的向量。
为了开始处理，我开始只有100个图像及其相应的输出，并得到了以下错误：
ValueError: Array conta
浏览 3提问于2013-12-31得票数 3
2回答
我已经阅读了之前所有关于这个错误的相关问题和答案，当一个人使用数据集中缺少无限值的随机森林时会发生这个错误。尝试了所有的可能性，都不起作用。这是我的代码：
merge_df.head()
Out[21]:
high low close ... month day hour
timestamp ...
2020-11-13 17:00:00 0.004434 -0.005691 0.004348
浏览 114提问于2021-05-13得票数 1
1回答
如何在导入bumpy、panda和matplotlib.pyplot后修复此错误 当我使用projectDataset.csv数据集时 dataset= pd.read_csv('projectDataset.csv')
x = dataset.iloc[:,7:54].values
y = dataset.iloc[:,83].values 以及训练数据集和测试数据集中数据集的拆分 from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_tes
浏览 75提问于2020-12-10得票数 0
我有一个非常大的数据集，我必须训练一个模型。我不知道Nan在哪里，也不知道缺失值在哪里。启动svm代码时出现错误。 df = pd.read_csv('Data.txt',delimiter=',')
df.head()
X = df[['a', 'b', 'c']].values
Y=df['Label'].values
cv = KFold(n_splits=2, random_state=42, shuffle=False)
for train_index, test_index
浏览 99提问于2021-02-25得票数 -1
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