运行时警告：在np.exp中遇到溢出（x ** 2）

Question

我需要计算exp(x**2) x = numpy.arange(30,90)。这引发了警告：

RuntimeWarning: overflow encountered in exp
inf

我无法安全地忽略此警告，但SymPy和mpmath都不是解决方案，我需要执行数组操作，因此Numpy解决方案将成为我的梦想。

有谁知道如何处理这个问题？

Answer 1

您可以使用具有必要范围的数据类型，例如decimal.Decimal：

>>> import numpy as np
>>> from decimal import Decimal
>>> x = np.arange(Decimal(30), Decimal(90))
>>> y = np.exp(x ** 2)
>>> y[-1]
Decimal('1.113246031563799750400684712E+3440')

但你用这些数字是为了什么？你能避免取幂并使用对数吗？有关您的问题的更多细节会有所帮助。

Answer 2

我认为您可以使用此方法来解决此问题：

  

归一化的

我克服了这种方法的问题。在使用此方法之前，我的分类准确度为：86％。使用此方法后，我的分类准确度为：96％！ 太棒了！ 第一：
Min-Max scaling
第二：
Z-score standardization

这些是实施normalization的常用方法 我使用第一种方法。我改变它。最大数量除以10。 因此，结果的最大数量为10.然后exp（-10）将不是overflow！
我希望我的回答能帮到你！（^ _ ^）