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

源代碼 from sklearn.preprocessing import Imputer data Imputer missing values NaN ,strategy most frequent 出現錯誤: cannot import name Imputer from sklearn.preprocessing G: Anaconda lib site packages sklearn ...

2020-09-22 11:47 0 5199 推薦指數:

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Double和Float中的NaNInfinity

    對於Double和Float這種浮點型來說,存在無窮大(POSTIVE_INFINITY)和無窮小(NAGATIVE_INFINITY),NaN的概念。       注意:NaN在任何時候都不會相等。           那么什么時候會出現這種 ...

Tue Aug 04 20:01:00 CST 2020 0 510
float32 和 float64

float32 和 float64 Go語言中提供了兩種精度的浮點數 float32 和 float64float32,也即我們常說的單精度,存儲占用4個字節,也即4*8=32位,其中1位用來符號,8位用來指數,剩下的23位表示尾數 float64,也即我們熟悉的雙精度,存儲占用8個字 ...

Thu Oct 14 18:36:00 CST 2021 0 494
float32和float64

float32 和 float64# Go語言中提供了兩種精度的浮點數 float32 和 float64float32,也即我們常說的單精度,存儲占用4個字節,也即4*8=32位,其中1位用來符號,8位用來指數,剩下的23位表示尾數 float64,也即我們熟悉的雙精度,存儲占用8個字 ...

Tue Apr 19 22:55:00 CST 2022 0 3926
numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types (dtype(' dtype(' float64')) -> None

在機器學習實戰的Logistic回歸梯度上升優化算法中遇到了這個問題 代碼如下 這里報錯說的是數據類型不符不能相減 那么分別查看一下(在jupyter調試) 那么解決辦法就是將<U1類型換成float64 但是使用如下方法還是報錯 那么只好乖乖使用astype方法 ...

Tue Nov 30 05:30:00 CST 2021 0 4131
 
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