skopt的gp_minimize()函数引发ValueError:数组不能包含infs或NaNs

skopt是一个用于贝叶斯优化的Python库，它提供了一些函数和工具，用于在给定的参数空间中寻找最优的参数组合。其中，gp_minimize()函数是skopt库中的一个函数，用于使用高斯过程进行优化。

当在使用gp_minimize()函数时，如果传入的目标函数返回的数组包含无穷大（infs）或非数字（NaNs）的值，就会引发ValueError。这是因为高斯过程在计算期望和方差时需要使用有效的数值，而无穷大和非数字的值会导致计算错误。

要解决这个问题，可以通过以下几个步骤来处理：

1. 检查目标函数的实现，确保它在所有情况下都能返回有效的数值。如果目标函数中存在可能导致无穷大或非数字的计算，可以通过添加条件语句或异常处理来避免这种情况。
2. 在调用gp_minimize()函数之前，对目标函数的返回值进行检查。可以使用numpy库中的函数（如numpy.isinf()和numpy.isnan()）来检测数组中是否包含无穷大或非数字的值。如果存在这样的值，可以选择进行修正或排除。
3. 如果目标函数的返回值包含无穷大或非数字的值，并且无法通过修正或排除来解决，可以考虑使用其他优化算法或库来替代skopt库中的gp_minimize()函数。

需要注意的是，以上解决方法是通用的，不仅适用于skopt库中的gp_minimize()函数，也适用于其他涉及优化和计算的情况。

关于skopt库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的《skopt库介绍》（https://cloud.tencent.com/document/product/849/38299）。

希望以上回答能够帮助到您，如果还有其他问题，请随时提问。