numpy：数组除法的简洁条件语法答案

【问题标题】：numpy: concise conditional syntax for array divisionnumpy：数组除法的简洁条件语法
【发布时间】：2013-01-24 03:38:13
【问题描述】：

假设一个简单的一维 numpy 数组：

>>> x = np.array([1,3,5,0,3,2])

现在假设我要执行操作1.0/x。我可以用 numpy 做到这一点：

>>> 1.0/x
array([ 1.        ,  0.33333333,  0.2       ,         inf,  0.33333333,
    0.5       ])

这里的问题是原始元素值 0 的无穷大 (inf) 结果，因为 1.0/0 似乎返回无穷大来代替未定义的行为。

我想提供我自己的自定义值，而不是无穷大，在这些除以 0 的情况下出现。虽然我知道这可以使用循环来完成，但我想知道这种操作是否有任何惯用语法。

有一个相关的问题here，但它只处理 if something: (do this) else: (do nothing) 场景，而我的问题是 if something: (做这个）否则：（做那个）场景。

【问题讨论】：

标签： python syntax numpy

【解决方案1】：

你以后可以随时修补它：

a = 1.0/x
inf_ind = np.isinf(a)
a[inf_ind] = your_value

或

a[inf_ind] = f(x[inf_ind])

它的优点是不会妨碍漂亮的优化 numpy 方法。

【讨论】：

【解决方案2】：

在上一个答案的基础上，您还可以设置浮点回调模式以检测何时需要应用 inf 转换。

但是，我找不到针对每个浮点错误调用的回调。

另请参阅： http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.seterr.html

import numpy
class IsDivideError(object):
    def __init__(self):
        self.hasDivideError=False

    def callback(self, x,y):
        self.hasDivideError=True

ide=IsDivideError()
numpy.seterr(divide='call')
numpy.seterrcall(lambda x,y: ide.callback(x,y) )
x = numpy.array([1,3,5,0,3,2])
val=1.0/x
if(ide.hasDivideError):
    val[numpy.isinf(val)]=5

【讨论】：