为什么 numpy 在哪里不断提高除以零？答案

【问题标题】：why is numpy where keep raising divide by zero encountered?为什么 numpy 在哪里不断提高除以零？
【发布时间】：2019-08-07 11:48:16
【问题描述】：

我有一个类似w=[0.854,0,0.66,0.245,0,0,0,0] 的数组，并且想对每个值应用 100/sqrt(x)。因为我不能除以 0，所以我正在使用这个技巧：

w=np.where(w==0,0,100/np.sqrt(w))

因为我没有除以 0，所以我不应该有任何警告。那么为什么 numpy 一直在提高 RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide 呢？

【问题讨论】：

警告不是问题，是吗？如果你想压制它，你可以先用np.nan替换所有的零。 Another solution is to disable the warning locally or globally.
也许w=np.asarray([0 if w_i==0 else 100/np.sqrt(w_i) for w_i in w]) 更符合您的要求。
是的，这不是真正的问题，我只是想了解 :)
where 是一个 python 函数。它的参数被评估并传入结果数组。

【解决方案1】：

由于它利用了矢量化，它将为w 的每个元素执行100/np.sqrt(w)，因此会发生除以0，但是您不会获取与这些条目相关联的结果。所以基本上用你的技巧你仍然除以 0 但不使用你除以 0 的条目。

【讨论】：

【解决方案2】：

100/np.sqrt(w) 仍然使用带零的w，因为函数参数在执行函数之前被评估。零的平方根为零，因此您最终将 100 除以一个包含零的数组，该数组又尝试将 100 除以该数组的每个元素，并在某些时候尝试将其除以一个等于零的元素。

【讨论】：

谢谢！很清楚。但是，如果不关闭警告，我的解决方案是什么？
@NanBlanc，你可以这样做：result=100/np.sqrt(w);result[np.isinf(result)]=0。你仍然会收到警告，很难，因为无论如何你都不能除以零

【解决方案3】：

你总是可以使用逻辑索引来计算它：

w = [0.854,0,0.66,0.245,0,0,0,0]
w = np.array(w)
w[w!=0] = 100 / np.sqrt(w[w!=0])

这样可以确保不会除以零，也不会出现警告或意外行为。

【讨论】：

【解决方案4】：

第二个论点是错误的。您必须将其更改为w。 np.where的文档

w=np.where(w==0,w,100/np.sqrt(w))

【讨论】：