Question

在搜索了一下之后，我仍然在numpy中零分挣扎。我对我立即报告的矛盾感到震惊：

from numpy import *

seterr(all='ignore')    # Trying to avoid ZeroDivisionError, but unsuccessful.

def f(x) :
    return 1./(x-1.)

有了这个，当我执行f(1.)时，我得到了 ZeroDivisionError: float division by zero。

但是，当我定义时 z = array( [ 1., 1. ] )并执行f(z)，我没有收到任何错误，但是 array([ inf, inf])。

正如您所看到的，两种产出之间存在着一种矛盾。我的第一个问题就是原因。

理想情况下，我希望将inf作为f(1.)的输出，或至少nan，但不是错误（因此计算的停止）。我的第二个问题是如何管理它的。请注意我使用seterr失败的尝试。

Answer 1

1.是一个普通的Python浮点数，它们引发异常而不是使用nan / inf。当你致电f(1.)时，numpy不会以任何方式参与。只做from numpy import *（或调用像seterr这样的numpy函数）并没有改变普通Python类型的工作方式;它只会影响numpy对象的操作，如果你明确创建它们，你只会得到numpy对象。

当你做显式创建一个numpy对象时，就像在f(z)示例中一样，你涉及numpy，它有自己的类型，与基本的Python类型不同。值得注意的是，numpy数字类型做使用nan / inf。

据我所知，没有办法让普通的Python浮点数开始返回nan或inf而不是引发异常，所以你必须使用numpy标量而不是普通的Python浮动（如this question中所述），如果你想支持标量和向量操作。

Answer 2

Numpy不参与您的职能f。如果要更改输出，则必须捕获ZeroDivisionError。

import numpy

def f(x) :
    try:
        return 1./(x-1.)
    except ZeroDivisionError:
        return numpy.nan

或者使用numpy的分部：

import numpy

def f(x) :
    return numpy.divide(1., (x-1.))

或者只将numpy类型传递给f：

import numpy

def f(x) :
    return 1./(x-1.)

x = numpy.float_(1)
print f(x) # prints inf

Answer 3

看起来seterr旨在与Numpy类型一起使用;它如何与Python本机类型一起使用。另一方面，如果你这样做：

f(np.array((1,)))

seterr。

不会发生任何错误

Numpy，除以零：同一操作的两个不同结果

3 个答案: