Numpy，除以零：同一操作的两个不同结果

Question

经过一番搜索后，我仍在努力解决 numpy 中被零除的问题。我被我马上报告的矛盾惊呆了：

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 ZeroDivisionError: float division by zero.

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

如您所见，两个输出之间存在某种矛盾。我的第一个问题是为什么。

理想情况下，我希望得到 inf 作为 f(1.) 的输出，或者至少 nan，但不是错误（因此停止计算）。我的第二个问题 是如何管理它。通过使用 seterr.

注意我失败的尝试

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。当您调用 f(1.) 时，numpy 不会以任何方式参与。只是做 from numpy import *（或调用像 seterr 这样的 numpy 函数）不会改变普通 Python 类型的工作方式；它只会影响对 numpy 对象的操作，并且只有明确创建它们才能获得 numpy 对象。

当你做显式创建一个numpy对象时，就像在你的f(z)示例中一样，你涉及到numpy，它有自己的类型，不同于基本的Python 类型。值得注意的是，numpy 数字类型 do 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，所以你必须使用如果您想同时支持标量和向量运算，则使用 numpy 标量而不是普通 Python 浮点数（如 this question 中所述）。

Answer 2

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，如果您这样做：

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

您的 seterr.

应该不会出现错误

Answer 3

Numpy 未参与您的函数f。如果你想改变输出，你必须抓住 ZeroDivisionError。

import numpy

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

或者使用numpy的除法：

import numpy

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

或仅将 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

Numpy，除以零：同一操作的两个不同结果

Numpy, divide by zero: two different results for the same operation

python

numpy

divide-by-zero