如何从代码中删除Numpy的运行时警告

在本文中，我们将介绍如何删除Numpy代码中常见的RunTimeWarning警告。Numpy是一个常用的Python科学计算库，用于处理大型多维数组和矩阵运算。然而，在使用Numpy时，很容易遇到运行时警告的问题。这些警告经常出现在执行算术运算和其他计算任务时，特别是在涉及浮点数的情况下。下面我们将探讨如何避免这些警告。

阅读更多：Numpy 教程

什么是RunTimeWarning？

在Numpy中，RunTimeWarning是一种表示代码可能会出现异常行为的警告，其中通常包括数字上溢或下溢，无效数等等。以下是一些可能导致RunTimeWarning的常见计算操作:

除以0: 1/0
无穷性：np.log(0),np.log(-1)
无效数：np.sqrt(-1),np.square(np.inf)

如果您的代码出现了RunTimeWarning，它将输出一个警告信息告诉您哪些行可能存在问题。然而，这些警告可能会干扰您的代码调试和分析，因此很重要学会如何消除这些警告。

如何解决RunTimeWarnings？

当您看到RunTimeWarning时，您需要查找并确定产生警告的代码行。有时这很容易，例如如果您在基本算术运算中使用了除以0的值。在这种情况下，修改代码以通过检查0分母来避免警告。

然而，对于更加复杂的计算任务，确定可能导致警告的代码行可能会更加困难。以下是一些可用于避免RunTimeWarning的方法：

方法1：使用Numpy函数

Numpy内置的函数提供了对浮点异常进行操作的方法，例如忽略或替换无效数和无限值。您可以使用Numpy中的以下函数来处理浮点异常：

np.seterr：在运行代码之前调用此函数可以设置警告行为，例如忽略、捕获或分组警告。
np.isfinite：可以使用此函数以逐个元素的方式检查数组中的有限值。
np.nan_to_num：此函数可以将数组中的NaN值替换为0，并将无限值替换为非无限值。
np.clip：此函数用于限制数组的值范围，在特定的范围内替换不同的值。

例如，在处理负数平方根时很容易出现无效值警告。您可以使用以下numpy函数替换这些无效值：

import numpy as np

x = np.array([-1.0, 0.0, 1.0, -5.0])
y = np.sqrt(np.abs(x))
y = np.nan_to_num(y)
print(y)

在上面的代码中，np.abs函数用于获取x中每个元素的绝对值，np.sqrt函数用于获取绝对值的平方根。最后一行的np.nan_to_num函数将NaN值替换为0，将无穷值替换为非无穷值。

方法2：使用warning库

另一种方式是使用python的warning库，来关闭警告输出。例如，您可以使用以下代码在处理可能导致浮点溢出的代码前关闭警告：

import numpy as np
import warnings

#关闭python警告输出
warnings.filterwarnings('ignore', '.*overflow.*',) 

x = np.array([2.0, 1.0e308])
y = np.exp(x)

在上面的代码中，np.exp函数用于获取x中每个元素的指数值。但是当x中的元素很大时，可能会导致浮点溢出警告。使用warnings.filterwarnings可以忽略特定类型的警告，这里我们选择忽略overflow（溢出）类型警告。然后我们可以使用np.exp函数获取元素的指数值，而没有引发警告。