获取` `ValueError:数组不能包含infs或NaNs`，即使使用了`np.nan_to_num()`

获取ValueError:数组不能包含infs或NaNs，即使使用了np.nan_to_num()的错误是由于数组中包含了无穷大（inf）或非数字（NaN）的值，而np.nan_to_num()函数只能处理NaN值，无法处理inf值。

要解决这个问题，可以使用np.isinf()和np.isnan()函数来检测数组中的inf和NaN值，并进行相应的处理。

以下是一个示例代码，演示如何处理包含inf和NaN值的数组：

import numpy as np

# 创建包含inf和NaN值的数组
arr = np.array([1, 2, np.inf, 4, np.nan, 6])

# 检测inf和NaN值
is_inf = np.isinf(arr)
is_nan = np.isnan(arr)

# 将inf值替换为一个较大的数（例如9999）
arr[is_inf] = 9999

# 将NaN值替换为0
arr[is_nan] = 0

# 使用np.nan_to_num()处理剩余的NaN值（如果有）
arr = np.nan_to_num(arr)

print(arr)

输出结果：

[1. 2. 9999. 4. 0. 6.]

在这个示例中，我们首先使用np.isinf()和np.isnan()函数检测数组中的inf和NaN值，并将其替换为指定的值。然后，我们使用np.nan_to_num()函数处理剩余的NaN值，将其替换为0。

需要注意的是，这只是一种处理包含inf和NaN值的数组的方法，具体的处理方式可能因实际情况而异。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的处理方式。

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