如何修复：在 true_divide 中遇到无效值

在本文中，我们将修复Python中 true_divide 中遇到的无效值。 true_divide 中遇到的无效值是当我们在 NumPy 数组的元素之间执行无效除法运算时发生运行时警告。无效除法的示例之一是 0/0。

注意：由于它只是一个警告，代码不会停止执行并返回一个非数字值，即 nan（或）inf（无穷大）。

NumPy 数组之间的除法运算可以使用 NumPy 包中存在的divide()来完成，它允许在 2 个数组的对应元素之间进行除法运算。

Python3

# import necessary packages
import numpy as np
  
# Create 2 Numpy arrays
Array1 = np.array([6, 2, 0])
Array2 = np.array([3, 2, 0])
  
# divide the values in Array1 by the
# values in Array2
np.divide(Array1, Array2)

输出：

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:9: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide

  if __name__ == ‘__main__’:

Result-array([ 2.,  1., nan]) 

解释：

这里我们将 Array1 的元素除以 Array2 的元素。所以它返回商值。

• 6/3=2（有效操作）
• 2/2=1（有效操作）
• 0/0 这是一个无效操作，因此会引发警告并将结果作为非数字 (nan) 返回。

解决方案：

我们可以通过使用 seterr 方法来修复这个运行时警告，该方法将 invalid 作为参数并将 ignore 作为值分配给它。这样，它可以隐藏其中包含无效的警告消息。

Syntax: numpy.seterr(invalid=’ignore’)

Python3

# import necessary packages
import numpy as np
  
# Create 2 Numpy arrays
Array1 = np.array([6, 2, 0])
Array2 = np.array([3, 2, 0])
  
# Supress/hide the warning
np.seterr(invalid='ignore')
  
# divide the values in Array1 by the 
# values in Array2
np.divide(Array1, Array2)

输出：

array([ 2.,  1., nan])