np 忽略除以零 seterr

在进行数值计算时，经常会遇到除以零的情况。对于这种情况，numpy 提供了一种选项，允许我们忽略除以零的警告信息。在本文中，我们将介绍如何使用 np.seterr 函数来忽略除以零的警告信息，避免程序抛出异常。

设置 np.seterr 函数

设置 np.seterr 函数用于处理浮点数异常的各种选项。它接受一个可选的参数，一个字典，该字典包含以下键：

• divide：字符串 'ignore'，表示对于除以零的情况，不抛出 Warning 信息。
• over：字符串 'ignore'，表示对于浮点数溢出的情况，不抛出 Warning 信息。
• under：字符串 'ignore'，表示对于浮点数下溢的情况，不抛出 Warning 信息。
• invalid：字符串 'ignore'，表示对于无效的操作的情况，不抛出 Warning 信息。

要设置 np.seterr 函数的选项，只需要创建一个字典，包含上述选项中的任意一个或多个键值对，然后将其传递给 np.seterr 函数即可。

下面是一个设置 np.seterr 函数的例子，实现忽略浮点数除以零的警告信息：

import numpy as np

np.seterr(divide='ignore')

计算并忽略除以零

使用 np.seterr 函数后，我们就可以在进行浮点数计算时，自动忽略除以零的 Warning 信息。

以下示例演示了如何对两个数组进行除法，其中第二个数组包含了 0 值。如果没有设置 np.seterr 函数，则会抛出除以零的警告信息。而当我们设置了 np.seterr 函数时，则不会抛出该 Warning 信息。

import numpy as np

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

# 不忽略除以零警告信息
c = a / b  # 抛出 Warning：RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide

# 忽略除以零警告信息
np.seterr(divide='ignore')
c = a / b  # 不抛出 Warning，输出：array([ 0.,  inf,  0.66666667,  inf])

总结

在进行数值计算时，我们要注意除以零的情况，避免程序抛出异常。使用 np.seterr 函数，我们可以忽略除以零的警告信息，使程序更加健壮。同时，还可以使用 np.seterr 函数来处理其他浮点数异常，提高程序的可靠性和稳定性。