ValueError：输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float32') 来说太大的值.

当你在Python中操作数组或进行数学计算时，可能会遇到ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32')的错误消息。 这可能会是由于以下几种情况引起的：

• 数组或输入中出现NaN或无穷大的值。
• 数组或输入中包含比float32数据类型限制更大的值。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种解决方法：

1. 检查数组或输入中是否存在NaN或无穷大的值。

你需要检查你的数组或输入数据是否包含NaN或无穷大的值。你可以使用pandas库中的isna()函数找到数组中的NaN值，使用numpy库中的isinf()函数找到数组中的无穷大值。

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成一个含有NaN和无穷大值的数组
x = np.array([1,2,np.nan,4,np.inf,6])

# 找到数组中的NaN值
print(pd.isna(x))

# 找到数组中的无穷大值
print(np.isinf(x))

输出结果：

[False False  True False False False]
[False False False False  True False]

2. 替换数组中的NaN和无穷大的值

你需要将数组中的NaN和无穷大的值替换为0或其他合适的值。你可以使用numpy库中的isnan()和isinf()函数找到数组中的NaN和无穷大的值，并使用numpy库中的nan_to_num()和clip()函数将它们替换为0或其他合适的值。

import numpy as np

# 生成一个含有NaN和无穷大值的数组
x = np.array([1,2,np.nan,4,np.inf,6])

# 替换NaN值为0
x[np.isnan(x)] = 0

# 替换无穷大值为1
x[np.isinf(x)] = 1

print(x)

输出结果：

[1. 2. 0. 4. 1. 6.]

3. 更改数组或输入的数据类型

你需要将数据类型更改为更高的数据类型，例如float64，以便处理更大的值。你可以使用numpy库中的astype()函数将数组或数据类型更改为float64。

import numpy as np

# 生成一个与float32数据类型限制相同的随机数组
x = np.random.rand(3,3).astype(np.float32) * 10000

# 将数据类型更改为float64
x = x.astype(np.float64)

print(x)

输出结果：

[[9396.73097604 2028.69982067 2927.9582852 ]
 [2547.69467962  900.36906121 8228.67714904]
 [3959.12504012 4693.4741283   828.80261218]]

希望这些方法能够帮助你解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32')的错误。