极客笔记numpy 警告 invalid value encountered in divide 详解
在使用 numpy 进行数值计算的过程中，有时候会遇到 “invalid value encountered in divide” 的警告信息。这个警告通常出现在进行除法运算时，被除数为 0 或者除数为 0 的情况下。在这篇文章中，我们将详细解释这个警告的出现原因，以及如何避免这个警告的出现。
警告原因
当我们进行除法运算时，如果被除数为 0，或者除数为 0，将会导致计算结果为无穷大 (inf) 或者非数 (nan)，这在数学上是没有意义的。numpy 在计算过程中会发现这种无意义的除法运算，然后会给出 “invalid value encountered in divide” 的警告信息。
让我们通过一个简单的示例来演示这个警告的出现原因：
import numpy as np
x = np.array([1, 0, 3])
y = np.array([2, 0, 0])
result = np.divide(x, y)
print(result)
在上面的代码中，我们定义了两个数组 x 和 y，分别为 [1, 0, 3] 和 [2, 0, 0]。然后我们对这两个数组进行元素级的除法运算，得到结果为 [0.5, inf, inf]。其中第二个和第三个元素由于存在除数为 0 的情况，导致计算结果为无穷大 (inf)。
当我们运行上面的代码时，将会得到以下警告信息：
RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
result = np.divide(x, y)
RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
result = np.divide(x, y)
如何避免警告
为了避免出现 “invalid value encountered in divide” 的警告信息，我们可以通过 numpy 中的一些函数来处理这种无意义的除法运算。
1. 使用 np.divide 函数
如果我们希望将被除数为 0 或者除数为 0 的情况直接忽略掉，可以使用 np.divide 函数并通过参数 where 来进行条件筛选：
import numpy as np
x = np.array([1, 0, 3])
y = np.array([2, 0, 0])
result = np.divide(x, y, where=y!=0)
print(result)
这样，我们就可以得到结果 [0.5, nan, nan]，其中被除数为 0 的元素计算结果为非数 (nan)。
2. 使用 np.true_divide 函数
另一种方式是使用 np.true_divide 函数，并显式地处理除数为 0 的情况，例如将除数为 0 的元素设置为 0：
import numpy as np
x = np.array([1, 0, 3])
y = np.array([2, 0, 0])
result = np.true_divide(x, y, where=(y!=0), out=np.full_like(x, np.nan))
print(result)
这样我们同样可以得到结果 [0.5, nan, nan]，并且避免了警告的出现。
3. 使用 np.nan_to_num 函数
如果我们希望将非数 (nan) 替换为其他值，可以使用 np.nan_to_num 函数：
import numpy as np
x = np.array([0.5, np.nan, np.inf])
result = np.nan_to_num(x, nan=0, posinf=10, neginf=-10)
print(result)
这里我们将非数 (nan) 替换为 0，正无穷大 (inf) 替换为 10，负无穷大替换为 -10。
结论
在使用 numpy 进行数值计算时，避免出现 “invalid value encountered in divide” 的警告信息是很重要的。我们可以通过使用 np.divide、np.true_divide 和 np.nan_to_num 等函数来避免这种警告的出现，以确保我们的计算结果是准确的。希最这篇文章能帮助你更好地理解和处理这个警告。