如何修复：在 true_divide 中遇到无效值

在使用 NumPy 库计算数组除法时，可能会遇到“在 true_divide 中遇到无效值”的错误。此错误通常为 NaN（非数字）或无穷大值导致的。出现此类错误时，需要进行修复，以确保计算结果正确。

以下为修复该错误的几种方法：

方法一：通过 numpy.nan_to_num 将 NaN 值替换为零

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan])
b = np.array([5, 6, 7, 8, 9])

result = np.true_divide(a, b)
result = np.nan_to_num(result)

上述代码中，通过调用 numpy.nan_to_num 方法将 NaN 值替换为零。这种方法可行，但却不是特别优秀，会对最终计算结果造成影响。

方法二：通过 numpy.where 将 NaN 替换为另一个值

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan])
b = np.array([5, 6, 7, 8, 9])

result = np.true_divide(a, b)
result = np.where(np.isfinite(result), result, 0)

上述代码中，通过调用 numpy.where 方法将 NaN 值替换为 0。这种方法比方法一更好，不会对最终计算结果造成影响，但替换后的值可能会干扰计算机器学习模型。

方法三：通过 numpy.ma 将 NaN 替换为掩模值

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, np.nan])
b = np.array([5, 6, 7, 8, 9])

a = np.ma.masked_invalid(a)
b = np.ma.masked_invalid(b)

result = np.true_divide(a, b)

上述代码中，通过调用 numpy.ma.masked_invalid 方法将 NaN 值替换为掩模值。该方法更好，可将 NaN 替换为一个特殊的掩模值，不会对计算结果造成影响，也不会干扰机器学习模型。

注意：无穷大的值可能使计算结果不准确，因此建议在使用 NumPy 库进行计算时，始终检查输入数组的有效性。