python:绕零除零

Question

我有一个大的浮点数数据集.我遍历它们并评估它们np.log(x)中的每一个.我明白了

RuntimeWarning: divide by zero encountered in log

如果发生此错误,我想解决此问题并返回0.

我正在考虑定义一个新函数:

def safe_ln(x):
    #returns: ln(x) but replaces -inf with 0
    l = np.log(x)
    #if l = -inf:
    l = 0
    return l

基本上,我需要一种测试输出的方法,-inf但我不知道如何继续.谢谢您的帮助!

Answer 1

您正在使用np函数,所以我可以安全地猜测您正在使用numpy数组？然后,最有效的方法是使用where函数而不是for循环

myarray= np.random.randint(10,size=10)
result = np.where(myarray>0, np.log(myarray), 0)

否则你可以简单地使用日志功能然后修补漏洞:

myarray= np.random.randint(10,size=10)
result = np.log(myarray)
result[result==-np.inf]=0

np.log函数在值0时正确返回-inf,所以你确定要返回0吗？如果某个地方你必须恢复到原始值,你将遇到一些问题,将零改为1 ...

我觉得@EnricoGiampieri的方法比你接受的答案更正确.numpy.where(),btw :)的好例证 (2认同)
你是对的,我在使用"来自numpy import*"时做错了;)为了获得速度,这就是numpy的力量:只要你留在它里面,它就能以C速度运行.如果你想感受到真正的爆发力,可以尝试将它与numexpr库结合起来,后者优化缓存和多处理器;)*来自numexpr import评估为ev*ev("where(myarray> 0,np.log) (myarray),0)") (2认同)
这是关于where函数的常见误解.它实际上创建了两个数组,一个用于正数,一个用于负数,然后仅从适当的一个中选择每个元素.如同声音一样奇怪且不理想,如果其中一个数组具有彼此依赖的值,就像cumsum那样是必要的.更不用说你传递给已经生成的数组的函数,而不是生成一个函数... (2认同)

Answer 2

因为logfor x=0是无限的,我只是检查输入值是否为零并返回你想要的任何东西:

def safe_ln(x):
    if x <= 0:
        return 0
    return math.log(x)

编辑:小编辑:你应该检查所有小于或等于0的值.

编辑2:np.log当然是一个在numpy数组上计算的函数,对于你应该使用的单个值math.log.这是上面的函数看起来像numpy:

def safe_ln(x, minval=0.0000000001):
    return np.log(x.clip(min=minval))