Python 在true#u divide+中遇到被零除的情况；true_divide+；中遇到无效值；reduce中遇到无效值_Python_Numpy_Divide By Zero

Python 在true#u divide+中遇到被零除的情况；true_divide+；中遇到无效值；reduce中遇到无效值

python numpy

Python 在true#u divide+中遇到被零除的情况；true_divide+；中遇到无效值；reduce中遇到无效值,python,numpy,divide-by-zero,Python,Numpy,Divide By Zero,下面是我试图绘制的基于温度和距离变化的半圆形图，如下所示 import numpy as np k = 1.381*np.power(10,-23, dtype=np.float) c = 3*np.power(10,8) h = 6.626*np.power(10,-34, dtype=np.float) l = 3*np.power(10,-6, dtype=np.float) d_lower = 16*np.power(10,4) d_upper = 2*np.power(10,6

下面是我试图绘制的基于温度和距离变化的半圆形图，如下所示

import numpy as np

k = 1.381*np.power(10,-23, dtype=np.float)
c = 3*np.power(10,8)
h = 6.626*np.power(10,-34, dtype=np.float)  
l = 3*np.power(10,-6, dtype=np.float)

d_lower = 16*np.power(10,4)
d_upper = 2*np.power(10,6)

t_lower = 740
t_upper = 5200

d = np.arange(d_lower,d_upper,100)
t = np.arange(t_lower,t_upper,10)
D,T = np.meshgrid(d, t)
I = (2*h*np.power(c,2))/(np.power(D,2)*np.power(l,5)*(np.exp((h*c)/(l*k*T))-1))

解释器返回以下错误：

RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
  I = (2*h*np.power(c,2))/(np.power(D,2)*np.power(l,5)*(np.exp((h*c)/(l*k*T))-1))

我不应该遇到任何被零除的情况，因为

值是开尔文，所以

np.exp（（h*c）/（l*k*t））-1

不能变成零

这里怎么了

我的python和numpy版本分别是

3.7.0

和

1.15.4

。

问题可能来自这样一个事实，即它是一个矩阵除法，python处理得不太好

尝试替换：

I=（2*h*np.power（c，2））/（np.power（D，2）np.power（l，5）（np.exp（（hc）/（lk*T））-1））

作者：

它对我有用

SLP

问题可能来自于这样一个事实，即它是一个矩阵除法，python不能很好地处理它

尝试替换：

I=（2*h*np.power（c，2））/（np.power（D，2）np.power（l，5）（np.exp（（hc）/（lk*T））-1））

作者：

它对我有用

SLP

代码对我来说运行良好，没有任何警告或错误，生成不同的绘图（不确定是否是您想要的）。我正在使用matplotlib 2.2.2和python 3.6.5。您使用的是什么版本？@Bazingaa:My python是

3.7.0（默认值，2018年6月28日，08:04:48）[MSC v.1912 64位（AMD64）]

，而我的matplotlib是

3.0.2

。这个问题似乎是通过使用浮点数组来解决的，

d=np.arange（d_lower，d_upper，100.）

（

d.dtype==float64

）而不是整数数组

d=np.arange（d_lower，d_upper，100）

（

d.dtype==int32

）。我目前不知道为什么会出现这个问题。可能您所在的平台（可能是Windows）上的numpy整数数组的默认数据类型是32位（

np.int32

）。表达式

np.power（D，2）

是使用

的数据类型计算的，因此其结果具有类型

np.int32

。但是，该结果中的精确值大于32位整数所能表示的值，因此值会溢出，并可能变为负数或零。例如，

np.array（[1060001638400]，dtype=np.int32）**2

array（[-1648901888，0]，dtype=int32）

@ImportantanceOfBeingernest使用浮点的建议将解决这个问题。代码对我来说运行良好，没有任何警告或错误产生不同的绘图（不确定它是否是您想要的）。我正在使用matplotlib 2.2.2和python 3.6.5。您使用的是什么版本？@Bazingaa:My python是

3.7.0（默认值，2018年6月28日，08:04:48）[MSC v.1912 64位（AMD64）]