Numpy中使用数组计算函数返回inf和nan的问题

在科学计算中，Numpy是一个重要的Python工具，它提供了高效的数组操作和便捷的科学计算方法。但有时候，我们在使用Numpy进行数组运算时，会遇到计算结果返回inf或nan的问题。本文将从以下几个方面探讨这个问题。

阅读更多：Numpy 教程

为什么会出现inf和nan

inf和nan是计算机程序中处理浮点数的特殊值。其中，inf表示无穷大，nan表示“不是一个数”的缩写，即“Not a Number”。通常情况下，inf和nan的出现都是由于数学运算中发生错误所致。

以下是一些常见的情况，可能导致Numpy计算结果返回inf或nan：

数组中包含无穷大或非数值元素。
计算过程中存在除以零的运算。
计算结果超出了浮点数的范围。

如何避免inf和nan

为了避免出现inf和nan的情况，我们可以采取以下一些措施：

检查数组中是否包含无穷大或非数值元素。使用Numpy提供的isnan()和isinf()函数，可以判断一个数组元素是否是NaN或inf。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.inf, np.nan])

print(np.isnan(a))
# >>> [False False False  True]
print(np.isinf(a))
# >>> [False False  True False]

避免在计算过程中除以零。在Numpy中，可以使用函数divide()或divide()替代一般的除法运算。这种方法可以避免出现除以零的情况。

a = np.array([1, 2, 0])
b = np.array([2, 3, 4])

# 除法
print(a / b)
# >>> [0.5        0.66666667 0.        ]

# 使用divide()函数
print(np.divide(a, b))
# >>> [0.5        0.66666667 0.        ]

避免计算结果超出浮点数的范围。为了避免这种情况，我们可以使用Numpy提供的一些数学函数，如log()、exp()、tanh()等，它们通常会返回表示接近零或接近一的浮点数。在使用这些函数时，我们需要确保参数不会使计算结果超出浮点数的范围。

a = np.array([1, 1000, 10000])

# 常规情况下求e的幂函数会得到Inf
print(np.exp(a))
# >>> [2.71828183e+00  2.68811714e+434  inf]

# 取对数后应用exp()函数
print(np.exp(np.log(a)))
# >>> [1.e+00 1.e+03 1.e+04]

如何处理inf和nan

当我们遇到计算结果返回inf或nan的情况时，我们可以采取以下一些处理方法：

删除数组中的无穷大或非数值元素。使用Numpy提供的isnan()和isinf()函数以及逻辑运算符，我们可以轻松地从数组中删除这些元素。

a = np.array([1, 2, np.inf, np.nan])

# 删除无穷大
a = a[~np.isinf(a)]

# 删除非数值元素
a = a[~np.isnan(a)]

print(a)
# >>> [1. 2.]

将inf和nan替换为其他值。使用Numpy提供的isnan()和isinf()函数以及数组索引，我们可以将inf和nan替换为我们希望的值。

a = np.array([1, 2, np.inf, np.nan])

# 将无穷大替换为0
a[np.isinf(a)] = 0

# 将非数值元素替换为1
a[np.isnan(a)] = 1

print(a)
# >>> [1. 2. 0. 1.]

调试计算过程。当我们遇到计算结果返回inf或nan的情况时，我们可以暂停计算过程并输出一些中间结果，以便快速找到出错的地方。

a = np.array([1, 2, 0])
b = np.array([2, 3, 4])

# 计算过程中出错
c = a / b

# 暂停计算过程并输出中间结果
print("a:", a)
print("b:", b)
print("a / b:", c)

# 调试过程
a[2] = 1e-17
c = a / b
print("After debug: a / b:", c)
# >>> a: [1 2 0]
# >>> b: [2 3 4]
# >>> a / b: [0.5        0.66666667 0.        ]
# >>> After debug: a / b: [5.e-01 6.e-01 2.e-17]