RuntimeWarning：在除法中遇到无效值

Posted 2023-02-23

【中文标题】RuntimeWarning：在除法中遇到无效值

【英文标题】：RuntimeWarning: invalid value encountered in divide

【发布时间】：2013-01-29 11:47:32

【问题描述】：

我必须为“弹簧中的球”模型使用欧拉方法编写程序

from pylab import*
from math import*
m=0.1
Lo=1
tt=30
k=200
t=20
g=9.81
dt=0.01
n=int((ceil(t/dt)))
km=k/m
r0=[-5,5*sqrt(3)]
v0=[-5,5*sqrt(3)]
a=zeros((n,2))
r=zeros((n,2))
v=zeros((n,2))
t=zeros((n,2))
r[1,:]=r0
v[1,:]=v0
for i in range(n-1):
    rr=dot(r[i,:],r[i,:])**0.5
    a=-g+km*cos(tt)*(rr-L0)*r[i,:]/rr
    v[i+1,:]=v[i,:]+a*dt
    r[i+1,:]=r[i,:]+v[i+1,:]*dt
    t[i+1]=t[i]+dt

    #print norm(r[i,:])

plot(r[:,0],r[:,1])
xlim(-100,100)
ylim(-100,100)
xlabel('x [m]')
ylabel('y [m]')

show()

我不断收到此错误：

a=-g+km*cos(tt)*(rr-L0)*r[i,:]/rr
RuntimeWarning: invalid value encountered in divide

想不通，代码有什么问题？

【问题讨论】：

打印该行代码中每个较小项目的情况。这是调试它的唯一方法。

你有nans 代表rr，这是抛出该错误。 rr 的问题源于r[i,:]，在某些情况下，它与array([ nan, nan]) 相同。正如@CppLearner 提到的，调试（或编写）代码的最佳方法是在实现之前测试每个较小的部分。

【参考方案1】：

我认为您的代码试图“除以零”或“除以 NaN”。如果您意识到这一点并且不想打扰您，那么您可以尝试：

import numpy as np
np.seterr(divide='ignore', invalid='ignore')

更多详情见：

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.seterr.html

【讨论】：

如果你想抑制代码块的警告，使用with NP.errstate(divide='ignore',invalid='ignore'): 会很有用。

为什么要忽略除以零或 NaN？

@xsquared 当您自己正确处理了值，在除法之后，您将代码分发给用户（或厌倦了看到警告）。 with np.errstate(...) 让您只为处理过的案例安全地执行此操作。

@reve_etrange 我觉得这比通常忽略除以零更容易接受。

最好将这个 before 设置为导致错误的行，然后将 after 该行重置为'warn' 的正常状态命令np.seterr(divide='warn', invalid='warn')

【参考方案2】：

Python 索引从 0（而不是 1）开始，因此您的赋值“r[1,:] = r0”定义了 r 的 second（即索引 1）元素并保留第一个 ( index 0) 元素作为一对零。 for 循环中 i 的第一个值为 0，因此 rr 获取 r 中第一个条目与自身的点积的平方根（即 0），并且在后续行中除以 rr 会引发错误。

【参考方案3】：

为了防止被零除，您可以在发生 div0 错误的地方预初始化输出“out”，例如 np.where 不会剪切它，因为无论条件如何都会评估整行。

预初始化示例：

a = np.arange(10).reshape(2,5)
a[1,3] = 0
print(a)    #[[0 1 2 3 4], [5 6 7 0 9]]
a[0]/a[1]   # errors at 3/0
out = np.ones( (5) )  #preinit
np.divide(a[0],a[1], out=out, where=a[1]!=0) #only divide nonzeros else 1

【参考方案4】：

您正在除以rr，它可能是 0.0。检查rr 是否为零并做一些合理的事情，而不是在分母中使用它。