# HG changeset patch
# User francesco_lapi
# Date 1736939289 0
# Node ID 58037c24c71696c187f05a6a4e9c07e566d37bc1
# Parent  ccb4ae0e01b37df9b90a18f7d0dc3c075af2607c
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diff -r ccb4ae0e01b3 -r 58037c24c716 COBRAxy/flux_to_map.py
--- a/COBRAxy/flux_to_map.py	Wed Jan 15 10:52:04 2025 +0000
+++ b/COBRAxy/flux_to_map.py	Wed Jan 15 11:08:09 2025 +0000
@@ -872,9 +872,16 @@
     # Controllo e sostituzione dei NaN con 0 se necessario
     vectors = {'lact_glc': lact_glc, 'lact_gln': lact_gln, 'lact_o2': lact_o2, 'glu_gln': glu_gln}
 
+    for idx, g in enumerate(glu_gln):
+        if g == np.inf:
+            print(dataset.loc['EX_gln__L_e'][idx])
+
     for name, vector in vectors.items():
-        if np.all(np.isnan(vector)):  # Controlla se tutti i valori sono NaN
-            vectors[name] = np.zeros_like(vector)  # Sostituisci con un vettore di zeri
+        if np.any(np.isinf(vector)):  # Controlla se ci sono inf o -inf
+            vectors[name] = np.where(np.isinf(vector), np.nan, vector)  # Sostituisci inf con NaN
+        if np.all(np.isnan(vector)):  # Se tutto il vettore è NaN
+            vectors[name] = np.zeros_like(vector)  # Sostituisci con 0
+
 
     # Riassegna i vettori aggiornati
     lact_glc, lact_gln, lact_o2, glu_gln = vectors['lact_glc'], vectors['lact_gln'], vectors['lact_o2'], vectors['glu_gln']