从sklearn中的casadi预测符号SX（）（可能的数据类型问题）

Question

我尝试使用拟合模型（在sklearn中为GaussainProcessRegressor）来预测服装。该服装由casadi SX计算。

X=array([[SX(col_reboiler_T_VL), SX(col_reboiler_x1), SX(col_reboiler_x2),
        SX(col_reboiler_x3), SX(col_reboiler_x4), SX(col_reboiler_x5)]],
      dtype=object)
X=np.array(X).reshape(1,-1)
fitmodel = pickle.load(open('2_GP_fitmodel1_0625.pickle','rb'))
g1=fitmodel.predict(X)

但是发生以下错误：

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

是因为数据类型？如何在sklearn中将数据转换为所需的类型？我尝试过

np.concatenate(X).astype(None)

但是结果全都没有。

array([nan, nan, nan, nan, nan, nan])

或者我可以从符号SX中获取数字，然后将其转换回去吗？ 谢谢。