在 NumPy 中忽略除以 0 警告

Posted 2023-03-31

【中文标题】在 NumPy 中忽略除以 0 警告

【英文标题】：Ignore divide by 0 warning in NumPy

【发布时间】：2015-07-09 03:24:09

【问题描述】：

我有一个统计问题的函数：

import numpy as np
from scipy.special import gamma as Gamma

def Foo(xdata):
    ...
    return x1 * (
                 ( #R is a numpy vector
                  ( ((R - x2)/beta) ** (x3 -1) ) * 
                  ( np.exp( - ((R - x2) / x4) ) ) /
                  ( x4 * Gamma(x3))
                 ).real
                )

有时我会从 shell 收到以下警告：

RuntimeWarning: divide by zero encountered in...

我使用 numpy isinf 函数来更正其他文件中的函数结果，所以我不需要这个警告。

有没有办法忽略该消息？ 换句话说，我不希望 shell 打印这条消息。

我不想禁用所有 python 警告，只是这个。

【问题讨论】：

如果你不需要从中恢复，你可以抓住它并忽略它。

你总是可以使用try... except ZeroDivisionError（或者任何抛出的错误）

How to disable python warnings 的可能重复项

@letsc 没有抛出错误。 OP 收到警告。

marsh 我不想禁用所有警告。如果可能的话，就这样吧。

【参考方案1】：

您可以使用numpy.seterr 禁用警告。把它放在可能被零除之前：

np.seterr(divide='ignore')

这将在全局范围内禁用零除法警告。如果您只是想暂时禁用它们，可以在 with 子句中使用 numpy.errstate：

with np.errstate(divide='ignore'):
    # some code here

---

对于零除零（未确定，导致 NaN），错误行为在 numpy 版本 1.12.0 中发生了变化：现在被认为是“无效”，而之前是“除法”。

因此，如果您的分子也有可能为零，请使用

np.seterr(divide='ignore', invalid='ignore')

或

with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):
    # some code here

请参阅release notes 中的“兼容性”部分，“新功能”部分之前的最后一段：

现在比较 NaN 浮点数会引发无效运行时警告。如果预期为 NaN，则可以使用 np.errstate 忽略警告。

【讨论】：

我喜欢最后的解决方案

【参考方案2】：

您也可以使用numpy.divide 进行除法。这样您就不必明确禁用警告。

In [725]: np.divide(2, 0)
Out[725]: 0

【讨论】：

这其实不是真的。至少，对于 NumPy 版本 1.15.4

不再正确。现在返回 inf