Python Numpy矩阵乘法返回nan

我有两个二维矩阵，我想把这两个矩阵相乘，得到一个新的矩阵。第一个矩阵A的尺寸为943 x 1682，如下所示：

[[ 5.  3.  4. ...,  0.  0.  0.]
 [ 4.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 ..., 
 [ 5.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  5.  0. ...,  0.  0.  0.]]

[[ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          3.        ]
 [ 0.          0.57735027  0.57735027 ...,  0.          0.          3.        ]
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          1.        ]
 ..., 
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          2.        ]
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          1.        ]
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          1.        ]]

[[ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
..., 
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]]

另一个矩阵B的尺寸为1682 x 20，如下所示：

[[ 5.  3.  4. ...,  0.  0.  0.]
 [ 4.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 ..., 
 [ 5.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  5.  0. ...,  0.  0.  0.]]

[[ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          3.        ]
 [ 0.          0.57735027  0.57735027 ...,  0.          0.          3.        ]
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          1.        ]
 ..., 
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          2.        ]
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          1.        ]
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          1.        ]]

[[ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
..., 
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]]

但是，当我尝试A.dot（B）或np.matmul（A，B）时，我得到了一个新的矩阵，其值均为nan，如下所示：

[[ 5.  3.  4. ...,  0.  0.  0.]
 [ 4.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 ..., 
 [ 5.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0. ...,  0.  0.  0.]
 [ 0.  5.  0. ...,  0.  0.  0.]]

[[ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          3.        ]
 [ 0.          0.57735027  0.57735027 ...,  0.          0.          3.        ]
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          1.        ]
 ..., 
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          2.        ]
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          1.        ]
 [ 0.          0.          0.         ...,  0.          0.          1.        ]]

[[ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
..., 
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]
 [ nan  nan  nan ...,  nan  nan  nan]]

我想这可能是乘以0的结果。但为什么它会在每个位置返回nan？我应该如何处理这个问题，这样我就可以得到数字而不是nan

---

非常感谢你的帮助

第一个矩阵中的单个

nan

列和\或第二个矩阵中的单个

nan

行可能导致此问题。验证两个矩阵中所有值是否都有效的一种方法是过滤掉

nan

s并查看形状是否保持不变：

a_shape_before = A.shape
a_shape_after = A[numpy.logical_not(numpy.is_nan(A))].shape
assert a_shape_before == a_shape_after

---

同样，对于B.

来说，如果您试图将矩阵简化为再现问题的最小可能版本，则可能会有所帮助（那么您可能也找到了解决方案……）。在未打印的部分中是否存在

nan

s？@hiroprogator不幸的是，这些是简化矩阵。我想我找到了一些

nan

s。那么，在我将所有的

nan

s转换为

0

之后，它会工作吗？我不能保证这会给出正确的/期望的结果，但是

nan

s应该会消失。对于reduced，我的意思是：尝试找到最小的矩阵（它们不需要有任何意义）来重现您的问题（即，在点积下产生

nan

s）。谢谢。返回（31920，）后的形状是否意味着矩阵中存在一些nan，因为31920<1682*20？是的。A中的单个

nan

列可能导致此问题。使用

numpy.argwhere（numpy.isnan（A））

查找矩阵中

nan

s的索引。