带有 numpy 掩码数组的莫名其妙的“除以零”RuntimeWarning

Question

我在 Numpy 中遇到除以零的运行时警告，我不明白为什么。

我说的是屏蔽数组的逆（按元素），并且数组的所有有效值都不接近 0。

在以下公式中：exct 和 rpol 是标量，geocentp 是掩码数组（因此 temp 和 Rearth 也将是掩码数组）。

temp = sqrt(1. - exct ** 2. * cos(geocentp)**2.)
print temp.count()
print temp.min(), temp.max()

Rearth = rpol / temp
print Rearth.count()
print Rearth.min(), Rearth.max()

打印输出为：

5680418
0.996616 0.999921
5680418
6357.09 6378.17

我仍然收到警告：

seviri_lst_toolbox.py:1174: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
  Rearth = rpol / temp

这很奇怪，对吧？掩码数组的通常行为是掩码值不被分割。如果有效值被零除，则该值被屏蔽，但情况并非如此，因为“count()”给出了除法前后有效值的确切数量...

我迷路了...有人有想法吗？

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编辑： 按照 RomanGotsiy 的回答，我可以通过更改掩码数组的浮点分子来消除警告：

Rearth = rpol * np.ma.ones(geocentp.shape, dtype=np.float32) / temp

但这显然并不理想。这个矩阵（暂时）创建了我的记忆。还有其他方法可以解决这个问题吗？

Answer 1

我建议显示警告，因为rpol 类型不是掩码数组。

查看我的控制台输出：

>>> import numpy as np, numpy.ma as ma
>>>
>>> x = ma.array([1., -1., 3., 4., 5., 6.])
>>> y = ma.array([1., 2., 0., 4., 5., 6.])
>>> print x/y
[1.0 -0.5 -- 1.0 1.0 1.0]
>>> # assign to "a" general numpy array
>>> a = np.array([1., -1., 3., 4., 5., 6.])
>>> print a/y
__main__:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
[1.0 -0.5 -- 1.0 1.0 1.0]
>>>