输入包含 NaN、无穷大或对于 dtype('float64') 来说太大的值.

在编写程序时，输入的数字可能会导致错误，尤其是当输入包含NaN，无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值时。这是一种非常常见的问题，但也很容易避免。以下是一些可能导致此错误的原因和解决方法。

原因

这个错误通常是由以下原因导致的：

• NaN值：NaN代表“不是一个数字”。当在数学运算中发生无意义的结果时，例如在除以零或对负数进行平方根时，会产生NaN值。
• 无穷大值：当尝试除以零时，会生成正无穷或负无穷值。
• 太大的值：当输入数字大到无法适应dtype('float64')时，会发生错误。

解决方法

1. 验证输入数据

在编写程序时，请始终验证输入数据，以确保数据有效并且符合预期。验证输入数据是避免错误的基础。

2. 避免除以零

当输入的数据可能导致除以零时，请确保这种情况得到避免。您可以在运行之前验证除数是否为零，并在必要时采取措施。如果是计算，可以使用try-except语句捕获ZeroDivisionError错误。

3. 使用numpy中的isnan()函数和isinf()函数

使用numpy库中的isnan()函数和isinf()函数处理NaN值和无穷大值，可以避免这个错误。这些函数返回的是布尔值，可以用于有效地过滤数据集。

4. 使用更高精度的数据类型

如果需要处理大的输入数据，您可以考虑使用更高精度的数据类型，例如dtype('float128')或dtype('longdouble')。这些数据类型可以扩展到更大的数字范围，从而避免发生太大的值的情况。

示例代码

import numpy as np

# 验证输入数据
if input_data in ['NaN', 'Inf', 'inf', '-Inf', '-inf']:
    raise ValueError("Invalid input data")

# 避免除以零
if divisor == 0:
    raise ZeroDivisionError("Cannot divide by zero")

# 使用np.isnan()函数和np.isinf()函数
clean_data = input_data[~np.isnan(input_data)]
clean_data = clean_data[~np.isinf(clean_data)]

结论

当输入包含NaN、无穷大或对于dtype('float64')来说太大的值时，避免这个错误的方法包括验证输入数据，避免除以零，使用numpy getanic函数和使用更高精度的数据类型。合理的数据处理和数据类型选择有助于避免程序中出现不必要的错误。