在测试回归算法时,我发现了这种奇怪的行为:对于某些协方差矩阵,multivariate_normal函数给出了正确的样本,但是在第一次调用pylab.plot()时会引发异常(仅):
ValueError:无法将float NaN转换为整数
以下代码重现错误:
import numpy as np
from scipy.stats import multivariate_normal as mnorm
from matplotlib import pyplot as plt
B = np.array([ 0, 0, 0])
# works fine
v1 = np.array([[1, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 1]])
# OK. non positive semidefinite, well raised exception
v2 = np.array([[ 0.2 , -0.2, -0.3],
[-0.2, 0.4, -0.9],
[-0.3, -0.9, 0.7]])
# KO. exception (?)
v3 = np.array([[ 0.2 , -0.02, -0.026],
[-0.02, 0.014, -0.009],
[-0.026, -0.009, 0.017]])
w = mnorm(mean=B, cov=v3).rvs()
print w
plt.plot(w)
plt.show()
如果第二次调用plt.plot(w),那么它可以工作。有什么想法吗?
版本:
python 2.7.5 Anaconda 1.9.1(64位)
scipy 0.14.0
matplotlib 1.3.1
numpy 1.8.1
答案 0 :(得分:0)
嗯,这里工作正常,并说:
[-0.72849048 0.15439657 0.00146853]
并显示:
我使用的是python 2.7.6
其他包与您的相同。
希望它有所帮助。祝你好运!