设置超出范围值时引发错误答案

【问题标题】：Raise error when setting out of range values设置超出范围值时引发错误
【发布时间】：2019-04-17 15:15:17
【问题描述】：

例如，当设置uint8 矩阵元素等于-1 时，如何允许检查 numpy 中超出范围的值？当前行为只是静默接受，将元素设置为255。有没有办法在调试期间引发错误，或者只能通过子类化 numpy 数组来实现？这是一种比较常见的现象，很难观察和纠正，尤其是在有多个操作时。

一个例子：

import numpy as np
img = np.zeros((5, 5), dtype=np.uint8)
img[:] = -1
img

和输出：

array([[255, 255, 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, 255, 255],
       [255, 255, 255, 255, 255]], dtype=uint8)

【问题讨论】：

标签： python numpy types integer-overflow array-broadcasting

【解决方案1】：

我猜手动预检查不是一个选项，因为你想依靠 numpy 的高速？

【讨论】：

感谢您的贡献。你说的对。但是，还有其他可能导致浮点异常的操作，正在考虑中，它们的错误级别由numpy.seterr 方法处理。
您是否尝试使用 NaN 而不是 -1？但这实际上只是解决这个特定问题的方法
在屏蔽期间避免非法值的唯一方法是使用numpa.ma 模块，但这是一种矫枉过正的做法，它会降低性能并且不能全局使用。这就是为什么我找不到缺少此类调试标志的原因。
真正避免这种情况的一种方法是使用 cython，因为它强制执行严格的类型。但这也可能是矫枉过正