值太大D型（ 'float64'）sklearn.preprocessing .StandardScaler（）

Question

當我嘗試在Python中執行此：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
sc = StandardScaler() 
X_train = sc.fit_transform(X_train) 

我得到這個錯誤：

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

我知道有些帖子的標題相同，但大多數情況下問題是因爲數據是NaN，這不是我的情況，因爲我嘗試了下面的函數來判斷是否存在NaN或無窮大數字：

numpy.isfinite(X_train.all()) 

其中X_train是我的浮陣列
（https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/generated/numpy.isfinite.html）

下面是在X_train數據的種類。也許這些數據的範圍從-15到4000左右的範圍太寬而無法進行縮放？

4068.725 
    4035.808 
    4067.000 
    4051.697 
412761.343 
    101.905 
    4050.460 
    4067.000 
    -15.303 
    1.099 
    52.363 
    56.739 
    68.997 
    72.410 
    62.171 
    4052.077 
    4033.867 
    33.385 
    4050.690 
    4031.547 
    19.143 
    13.494 
    11.298 
    43.261 

Answer 1

我的壞，我想

numpy.isfinite(X_train.all()) 

應該返回true，如果所有的值，其中有限，而不是NaN的，但它是假的。 好辦法找到了偷偷摸摸的值過exectute下面的代碼：

np.argwhere(np.isnan(X_train)) 

（我發現了一些楠我的數組）。 感謝您通過這種方式糾正我的問題，user3666197，我在這裏退出了一個newby。