使用不确定包时如何修复 ZeroDivisionError？

Question

我有两个 unumpy 数组：

A= [390.9999999999952+/-19.77371993328507
 129.99999999999932+/-11.40175425099135
 34.99999999999997+/-5.9160797830996135
 4.999999999999999+/-2.2360679774997894 0.0+/-0 0.0+/-0
 4.999999999999999+/-2.2360679774997894]
B= [33.999999999999964+/-5.830951894845297
 17.33333333333334+/-4.163331998932266
 9.666666666666666+/-3.1091263510296048
 4.999999999999999+/-2.2360679774997894 0.0+/-nan 0.0+/-nan
 4.999999999999999+/-2.2360679774997894]

我想通过以下方式传播他们的错误，同时计算平均比率的错误：

fraction = np.where(unumpy.nominal_values(A) > 0, unumpy.std_devs(B/A), np.nan)

但我不知道如何解决我收到的以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "my_code4.py", line 2076, in <module>
    fraction =            np.where(unumpy.nominal_values(A) > 0, unumpy.std_devs(B/A), np.nan)
  File "/home/username/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/uncertainties/core.py", line 661, in f_with_affine_output
    f_nominal_value = f(*args_values, **kwargs)
ZeroDivisionError: float division by zero

Answer 1

0 肯定有物理意义。但是对于计算，计算机科学无法处理 NaN 或 Inf，因为它们是不确定的。所以通常我们如何通过添加一个小值来处理这个数学错误。不会有太大影响。

通常在许多数学库中，它们的处理方式如下；

假设我们有 matrix/vector A，其中可以包含 0。我将除以另一个矩阵。所以在此之前我们可以做下面的预处理。

import sys
eps = sys.float_info.epsilon

A+=eps

这将向所有元素添加一个非常小的值，如 2.220446049250313e-16。所以通过这样做，你的矩阵分布也将被保留。

希望这会有所帮助。 :)

Answer 2

用某个值 epsilon (i.e: 1e-9 或 1e-7) A.clip(1e-9)

fraction = np.where(unumpy.nominal_values(A) > 0, unumpy.std_devs(B/A.clip(1e-9)), np.nan)

Answer 3

我通过在上面的行中进行以下更改解决了这个问题：我所做的基本上是通过两个值的除法来传播误差，其中两个参数中的误差从第一原理以正交相加。

fraction = np.where(unumpy.nominal_values(B) * unumpy.nominal_values(A) > 0, (unumpy.nominal_values(B)/unumpy.nominal_values(A)) * np.sqrt(np.sum(np.square([unumpy.std_devs(B)/unumpy.nominal_values(B), unumpy.std_devs(A)/unumpy.nominal_values(A)]), axis=0)), 0.)

使用不确定包时如何修复 ZeroDivisionError？

How to fix ZeroDivisionError while using uncertainties package?

python

numpy

divide-by-zero

uncertainty