Question

我需要按以下方式计算x（遗留代码）：

x = numpy.where(b == 0, a, 1/b)

我认为它适用于python-2.x（就像在python-2.7代码中一样），但它在python-3.x中无效（if b = 0它会返回错误）。

如何在python-3.x中使其工作？

编辑：错误消息（Python 3.6.3）：

ZeroDivisionError: division by zero

Answer 1

numpy.where不是条件执行;它是有条件的选择。在函数调用之前总是完全评估Python函数参数，因此函数无法有条件地或部分地评估其参数。

您的代码：

x = numpy.where(b == 0, a, 1/b)

告诉Python反转 b的每个元素，然后根据a的元素从1/b或b == 0中选择元素。 Python甚至没有达到选择元素的程度，因为计算1/b失败了。

您只需反转b的非零部分即可避免此问题。假设a和b具有相同的形状，它可能如下所示：

x = numpy.empty_like(b)
mask = (b == 0)
x[mask] = a[mask]
x[~mask] = 1/b[~mask]

Answer 2

处理数组除法中0个元素的一个老技巧是添加一个条件值：

In [63]: 1/(b+(b==0))
Out[63]: array([1.        , 1.        , 0.5       , 0.33333333])

（我多年前在apl）中使用过。

x = numpy.where(b == 0, a, 1/b)的评估方式与任何其他Python函数的评估方式相同。评估每个函数参数，并将值传递给where函数。没有＆＃39;短路＆＃39;或绕过1/b的错误值的其他方法。

因此，如果1/b返回错误，您需要更改b，以便它不会这样做，在陷阱陷阱ZeroDivisionError的上下文中计算它，或者跳过1/b。

In [53]: 1/0
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-53-9e1622b385b6> in <module>()
----> 1 1/0

ZeroDivisionError: division by zero
In [54]: 1.0/0
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-54-99b9b9983fe8> in <module>()
----> 1 1.0/0

ZeroDivisionError: float division by zero
In [55]: 1/np.array(0)
/usr/local/bin/ipython3:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
  #!/usr/bin/python3
Out[55]: inf

什么是a和b？标量，某种规模的数组？

如果where（也许b）是一个数组，

a最有意义：

In [59]: b = np.array([0,1,2,3])

裸师给我一个警告，并inf元素：

In [60]: 1/b
/usr/local/bin/ipython3:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
  #!/usr/bin/python3
Out[60]: array([       inf, 1.        , 0.5       , 0.33333333])

我可以使用where将inf替换为其他内容，例如nan：

In [61]: np.where(b==0, np.nan, 1/b)
/usr/local/bin/ipython3:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
  #!/usr/bin/python3
Out[61]: array([       nan, 1.        , 0.5       , 0.33333333])

警告可以在@donkopotamus显示时静音。

在seterr上下文中errstate的替代with：

In [64]: with np.errstate(divide='ignore'):
    ...:     x = np.where(b==0, np.nan, 1/b)
    ...:     
In [65]: x
Out[65]: array([       nan, 1.        , 0.5       , 0.33333333])

How to suppress the error message when dividing 0 by 0 using np.divide (alongside other floats)?

Answer 3

如果您希望在除以零时禁用numpy中的警告，请执行以下操作：

>>> existing = numpy.seterr(divide="ignore")
>>> # now divide by zero in numpy raises no sort of exception
>>> 1 / numpy.zeros( (2, 2) )
array([[ inf,  inf],
       [ inf,  inf]])
>>> numpy.seterr(*existing)

当然，这只能在数组中控制除零。在执行简单的1 / 0时，它不会阻止错误。

在您的特定情况下，如果我们希望确保我们的工作是b是标量还是numpy类型，请执行以下操作：

# ignore division by zero in numpy
existing = numpy.seterr(divide="ignore")

# upcast `1.0` to be a numpy type so that numpy division will always occur
x = numpy.where(b == 0, a, numpy.float64(1.0) / b) 

# restore old error settings for numpy
numpy.seterr(*existing)

Answer 4

我用这个解决了它：

x = (1/(np.where(b == 0, np.nan, b))).fillna(a)

Answer 5

这是一个有趣的问题。我的代码在python 3.6 / numpy 1.13.1上进行了测试。

numpy.where文档声明：

如果给出x和y且输入数组为1-D，则where为相当于::
    [xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)]

那么为什么你会看到错误？拿这个简单的例子：

c = 0
result = (1 if c==0 else 1/c)
# 1

到目前为止一切顺利。首先检查if c==0，结果为1。代码不会尝试评估1/c。这是因为Python解释器处理 lazy 三元运算符，因此只计算适当的表达式。

现在让我们将其转换为numpy.where方法：

c = 0
result = (xv if c else yv for (c, xv, yv) in zip([c==0], [1], [1/c]))
# ZeroDivisionError

在应用逻辑之前，在评估zip([c==0], [1], [1/c])时会发生错误。无法计算生成器表达式本身。作为一个函数，numpy.where没有，实际上也不能复制Python三元表达式的惰性计算。

Numpy在哪里划分为零

5 个答案: