Question

我试图在python中执行元素明智的划分，但如果遇到零，我需要商只为零。

例如：

array1 = np.array([0, 1, 2])
array2 = np.array([0, 1, 1])

array1 / array2 # should be np.array([0, 1, 2])

我总是可以通过我的数据使用for循环，但要真正利用numpy的优化，我需要除法函数在除以零错误时返回0而不是忽略错误。

除非我遗漏某些内容，否则numpy.seterr()似乎无法在出错时返回值。有没有人有任何其他的建议，我可以在设置我自己的零差错处理时如何从numpy中获得最佳效果？

Answer 1

在numpy v1.7 +中，您可以利用ufuncs的“where”选项。您可以在一行中执行操作，而不必处理errstate上下文管理器。

>>> a = np.array([-1, 0, 1, 2, 3], dtype=float)
>>> b = np.array([ 0, 0, 0, 2, 2], dtype=float)

# If you don't pass `out` the indices where (b == 0) will be uninitialized!
>>> c = np.divide(a, b, out=np.zeros_like(a), where=b!=0)
>>> print(c)
[ 0.   0.   0.   1.   1.5]

在这种情况下，它会在任何“b”不等于零的地方进行除法计算。当b确实等于零时，它将保持与你在'out'参数中最初给出的值无关。

Answer 2

在@Franck Dernoncourt的回答基础上，修复-1 / 0：

def div0( a, b ):
    """ ignore / 0, div0( [-1, 0, 1], 0 ) -> [0, 0, 0] """
    with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):
        c = np.true_divide( a, b )
        c[ ~ np.isfinite( c )] = 0  # -inf inf NaN
    return c

div0( [-1, 0, 1], 0 )
array([0, 0, 0])

Answer 3

在其他答案的基础上，改进：

0/0

numpy.errstate()

invalid='ignore'
介绍numpy.nan_to_num()将np.nan转换为0。

代码：

import numpy as np

a = np.array([0,0,1,1,2], dtype='float')
b = np.array([0,1,0,1,3], dtype='float')

with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):
    c = np.true_divide(a,b)
    c[c == np.inf] = 0
    c = np.nan_to_num(c)

print('c: {0}'.format(c))

输出：

c: [ 0.          0.          0.          1.          0.66666667]

Answer 4

单线（抛出警告）

np.nan_to_num(array1 / array2)

Answer 5

尝试分两步完成。先划分，然后更换。

with numpy.errstate(divide='ignore'):
    result = numerator / denominator
    result[denominator == 0] = 0

numpy.errstate行是可选的，只是阻止numpy告诉你除以零的“错误”，因为你已经打算这样做，并处理这种情况。

Answer 6

您也可以根据inf进行替换，仅当数组dtypes为浮点数时才按this answer进行替换：

>>> a = np.array([1,2,3], dtype='float')
>>> b = np.array([0,1,3], dtype='float')
>>> c = a / b
>>> c
array([ inf,   2.,   1.])
>>> c[c == np.inf] = 0
>>> c
array([ 0.,  2.,  1.])

Answer 7

我发现搜索相关问题的一个答案是根据分母是否为零来操纵输出。

假设arrayA和arrayB已初始化，但arrayB有一些零。如果我们想安全地计算arrayC = arrayA / arrayB，我们可以执行以下操作。

在这种情况下，每当我在其中一个单元格中除以零时，我将单元格设置为等于myOwnValue，在这种情况下为零

myOwnValue = 0
arrayC = np.zeros(arrayA.shape())
indNonZeros = np.where(arrayB != 0)
indZeros = np.where(arrayB = 0)

# division in two steps: first with nonzero cells, and then zero cells
arrayC[indNonZeros] = arrayA[indNonZeros] / arrayB[indNonZeros]
arrayC[indZeros] = myOwnValue # Look at footnote

脚注：回想起来，无论如何这条线是不必要的，因为arrayC[i]被实例化为零。但如果是myOwnValue != 0的情况，则此操作会执行某些操作。

Answer 8

另一个值得一提的解决方案：

>>> a = np.array([1,2,3], dtype='float')
>>> b = np.array([0,1,3], dtype='float')
>>> b_inv = np.array([1/i if i!=0 else 0 for i in b])
>>> a*b_inv
array([0., 2., 1.])

如何以0除以返回0

8 个答案: