Numpy RuntimeWarning: Divide by Zero error: 如何避免PYTHON, NUMPY

在本文中，我们将介绍如何避免在使用Numpy库时遇到的’Divide by Zero’错误。这种错误通常是因为在进行数值计算时出现了0值，导致分母为0，从而引发了错误。

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报错现象

当我们使用Numpy库进行数值计算时，如果出现对0进行除法的情况，会出现’Divide by Zero’错误。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2])
b = np.array([1, 0, 3])
c = a / b

这个代码片段执行时会出现以下报错信息：

/Users/xxx/anaconda3/envs/py37/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:3: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
  This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until

这个错误信息告诉我们，Numpy在计算a/b时遇到了分母为0的情况，从而引发了错误。那么该如何避免这个错误呢？

避免方法

方法一：使用条件判断

最常见的避免方法就是在分母为0的情况下进行条件判断，避免程序进一步执行。以下是一个修改后的代码片段：

import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2])
b = np.array([1, 0, 3])
c = np.zeros_like(a)
for i in range(len(b)):
    if b[i] != 0:
        c[i] = a[i] / b[i]

这个代码片段中，我们显式地判断了分母是否为0，只有当分母不为0的时候才进行除法计算。这种方法能够完美的避免’Divide by Zero’错误，但是需要使用循环，对于大量的数据会影响程序效率。

方法二：使用np.where函数

Numpy提供了一种更为简单高效的方法，就是使用np.where函数。该函数能够根据条件进行数组赋值操作，能够大大提高程序的效率。以下是一个修改后的代码片段：

import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2])
b = np.array([1, 0, 3])
c = np.where(b == 0, 0, a/b)

这个代码片段中，我们使用了np.where函数来进行分母为0的判断。当分母为0时，函数会将对应位置的结果赋值为0；当分母不为0时，函数会将对应位置的结果赋值为a/b。这种方法相比于方法一，不需要使用循环，能够大大提高程序效率。

方法三：使用np.seterr函数

另外还有一种方法就是使用np.seterr函数，该函数能够临时忽略一些特定类型的错误，比如我们在进行除法计算时遇到的’Divide by Zero’错误。以下是一个修改后的代码片段：

import numpy as np
np.seterr(divide='ignore')
a = np.array([0, 1, 2])
b = np.array([1, 0, 3])
c = a/b

这个代码片段中，我们使用np.seterr函数临时忽略了’Divide by Zero’错误，可以直接进行除法计算。不过，需要注意的是，这种方法只能临时忽略错误，需要手动进行还原。如果程序中还有其他的错误类型，也需要进行相应的处理。因此，这种方法不是特别推荐。

总结

在使用Numpy库进行数值计算时，避免’Divide by Zero’错误是十分重要的。本文介绍了三种避免错误的方法：使用条件判断、使用np.where函数和使用np.seterr函数。其中，使用np.where函数是效率最高且实现最简单的方法，建议使用。不过，这并不是唯一的方法，根据具体情况，可以选择不同的方法来避免错误。