Numpy 如何避免在函数定义中出现numpy的RuntimeWarning

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问题背景简介

在使用Python中的Numpy库的一些函数的时候，有时会出现一些警告，其中最常见的警告时“RuntimeWarning: invalid value encountered in…”，这通常意味着在函数计算中遇到了无效的输入或输出值。这些警告虽然不会影响代码执行结果，但是却会给我们带来一些不必要的麻烦，比如影响代码可读性，或者可能误导我们找到真正的错误。

在本文中，我们将介绍一些避免numpy RuntimeWarning的方法，特别是在函数定义中避免此类问题的方法。

示例代码

为了更好地说明本文中介绍的方法，我们将给出一些示例代码，这些代码中都可能出现常见的numpy RuntimeWarning。请注意，这些示例代码并不一定反映了实际问题，它们只是为了说明问题而编写的。

import numpy as np

# 示例1：除零运算
def divide_by_zero():
    a = np.array([1.0, 0.0, 2.0])
    b = np.array([2.0, 0.0, 3.0])
    return a / b

# 示例2：开方运算
def square_root():
    a = np.array([-1.0, 0.0, 1.0])
    return np.sqrt(a)

# 示例3：对数运算
def logarithm():
    a = np.array([0.0, 1.0, 2.0])
    return np.log(a)

# 示例4：指数运算
def exponential():
    a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
    return np.exp(a)

上面的示例代码中，分别给出了除零运算、开方运算、对数运算和指数运算，这些都是常见的numpy RuntimeWarning出现的情景。在接下来的部分中，我们将介绍如何在避免这些警告。

避免numpy RuntimeWarning的方法

方法1：使用numpy的函数

避免numpy RuntimeWarning最简单的方法就是使用numpy已有的函数。这些函数通常可以避免出现无效输入或输出，因此也不太可能出现警告。比如，对于除0运算，可以使用numpy.divide函数；对于开方运算，可以使用numpy.sqrt函数；对于对数运算，可以使用numpy.log函数；对于指数运算，可以使用numpy.exp函数。

下面是修改后的代码示例：

import numpy as np

# 示例1：除零运算
def divide_by_zero():
    a = np.array([1.0, 0.0, 2.0])
    b = np.array([2.0, 0.0, 3.0])
    return np.divide(a, b)

# 示例2：开方运算
def square_root():
    a = np.array([-1.0, 0.0, 1.0])
    return np.sqrt(np.abs(a))

# 示例3：对数运算
def logarithm():
    a = np.array([0.0, 1.0, 2.0])
    return np.log1p(a)

# 示例4：指数运算
def exponential():
    a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
    return np.exp(a)

可以看到，我们将原来的运算都替换成了numpy库提供的函数，这样就可以避免一些可能出现的警告。

需要注意的是，使用numpy的函数也可能出现警告，但是出现的概率要比自己写代码低很多。

方法2：使用numpy的警告处理函数

除了使用numpy的函数外，还可以使用numpy的警告处理函数来避免numpy RuntimeWarning。numpy的警告处理函数可以帮助我们设置警告行为，包括忽略某些警告、将警告转换成错误等。常用的函数包括：

numpy.seterr()：设置运算错误的处理方式，比如警告、错误或忽略；
numpy.errstate()：设置特定错误状态的处理方式，比如忽略无穷大或NaN结果；
numpy.seterrcall()：设置在发生错误时调用的函数。

下面是示例代码：

import numpy as np

# 示例1：除零运算
def divide_by_zero():
    np.seterr(divide='print') # 在除0时输出警告信息
    a = np.array([1.0, 0.0, 2.0])
    b = np.array([2.0, 0.0, 3.0])
    return a / b

# 示例2：开方运算
def square_root():
    with np.errstate(invalid='ignore'): # 忽略无效运算结果警告
        a = np.array([-1.0, 0.0, 1.0])
        return np.sqrt(a)

# 示例3：对数运算
def logarithm():
    with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'): # 忽略除零和无效计算结果警告
        a = np.array([0.0, 1.0, 2.0])
        return np.log(a)

# 示例4：指数运算
def exponential():
    np.seterrcall(lambda *args: None) # 在出现任何错误时忽略
    a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
    return np.exp(a)

可以看到，在每个示例函数中，我们使用了不同的警告处理函数来避免numpy RuntimeWarning。

方法3：手动检测

如果以上两种方法都不能解决问题，那么就只能手动进行检测和处理了。具体来说，我们需要使用numpy的函数来检测无效运算结果，然后将其替换为另一个值。比如，在对数运算中，当输入值为0时，计算结果应该为负无穷，而不是NaN。因此我们需要手动检测输入值是否为0，如果是则将计算结果替换为负无穷，否则按照正常方式计算。下面是示例代码：

import numpy as np

# 示例3：对数运算
def logarithm():
    a = np.array([0.0, 1.0, 2.0])
    with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'): # 忽略除零和无效计算结果警告
        res = np.log(a)
        if np.any(a == 0): # 手动处理无效结果
            res[a == 0] = -np.inf
    return res

需要注意的是，手动检测虽然可以避免numpy RuntimeWarning，但是可能会降低代码的可读性和维护性，并且在处理大量数据时也可能会影响性能。