发生 RuntimeWarning 后暂停或停止 numpy 计算

Question

我正在使用numpy.optimize.fsolve. 由于不正确的初始值，其中一些计算导致 RuntimeWarning 告诉

RuntimeWarning：根据最近十次迭代的改进来衡量，迭代没有取得良好进展。
警告。警告（味精，运行时警告）

或者

RuntimeWarning：根据最近五次 Jacobian 评估的改进来衡量，迭代没有取得良好进展。
警告。警告（味精，运行时警告）

由于我将所有初始值和所属结果写入文本文件（只是将标准输出管道传输到文件），因此我想知道上面提到的 RuntimeWarnings 在我的 500 步计算中发生了什么。

正如numpy 文档中提到的，警告由Python 的标准警告模块处理，但是有没有办法在第一次 RuntimeWarning 发生后停止或暂停计算？

Answer 1

如果您想在发出警告时终止计算，您可以使用warnings模块的功能来强制将某些类型的警告作为异常引发。你可以这样写：

warnings.simplefilter('error')

这会将所有警告变成错误并立即停止程序。缺点是不能通过简单地捕获异常来恢复计算：它已经完成了。

如果你想暂停程序，你可以使用一点“hack”来覆盖warnings模块用来显示警告的功能。文档明确允许覆盖此函数，尽管我们目前的目的与文档中的想法不同。这是一个简单的警告处理程序，询问用户是否继续。如果用户说不，错误将被提升为异常：

def handle_warning(message, category, filename, lineno, file=None, line=None):
    print('A warning occurred:')
    print(message)
    print('Do you wish to continue?')

    while True:
        response = input('y/n: ').lower()
        if response not in {'y', 'n'}:
            print('Not understood.')
        else:
            break

    if response == 'n':
        raise category(message)

然后我们覆盖默认警告处理程序：

warnings.showwarning = handle_warning

现在我们尝试优化一个平面函数：

from scipy.optimize import fsolve
fsolve(lambda x: 1, 1)

我们几乎立即收到一条消息：

A warning occurred:
The iteration is not making good progress, as measured by the 
  improvement from the last ten iterations.
Do you wish to continue?
y/n:

如果我们回答y，将允许优化继续并返回其结果。如果我们回答n，则会引发异常并终止计算。

上下文管理器解决方案

或者，如果您不想showwarning在模块级别覆盖该功能，则可以使用上下文管理器。我们可以将它放在一个函数中，该函数将所有内容都包装得漂亮整洁：

def pause_if_warning(function, *args, **kwargs):
    with warnings.catch_warnings():
        warnings.showwarning = handle_warning
        return function(*args, **kwargs)

所以我们现在可以写：

pause_if_warning(fsolve, lambda x: 1, 1)

获得与上述相同的行为。