Python 在使用np.where时，Numpy将显示更多有关警告的详细信息

我正在使用numpy（

np.where

）计算空间数据数组上的一些指标（相当复杂的公式）。有时，当我对它们进行操作时，会收到如下警告：

RuntimeWarning: overflow encountered in exp
  mo_arr = np.where(self.p > 0.5, mo+42.5*(self.p - 0.5)*np.exp(-100.0/(251.0-mo))*(1.0 - np.exp(-6.93/(self.p - 0.5))), mo)

是否有任何简单的方法可以获取导致警告的字段的x，y，或者我必须重构大量代码块来手动遍历数组才能提取这样的信息

第二个问题：我可以强制

np.where（）

处理

float128

？没有

dtype=

选项

---

第三个问题：当它溢出inplus时，我能强制它设置给定的值吗？如果它溢出inplus，我能强制它减去该值吗

mo+42.5*（self.p-0.5）*np.exp（-100.0/（251.0-mo））*（1.0-np.exp（-6.93/（self.p-0.5）））

正是在计算这个时，您得到了溢出。这发生在计算

np.where（）

之前。当

np.exp（）

的结果大于最大浮点值时，就会发生溢出。假设双精度（默认值），这是

1.7976931348623157e+308

（可通过

np.nextafter（np.inf，0）

找到），其自然日志约为

709.8

。因此

np.exp（709）

可以，而

np.exp（710）

溢出并返回

np.inf

作为结果（试试！）

要找到罪魁祸首，只需检查

np.exp（）

的哪些参数大于

709

。由于您有两个

np.exp（）

，请执行以下操作

a=-100.0/（251.0-mo）
b=-6.93/（自我评价-0.5）
a_bad_index=np，其中（a>709）[0]
b_bad_指数=np，其中（b>709）[0]
打印（'Bad a:'，a[a_Bad_索引]，'with INDEX'，a_Bad_索引）
打印（'Bad b:'，b[b_Bad_索引]，'with INDEX'，b_Bad_索引）

问题2 请注意，

np.where（）

在

float128

上运行良好。要使用

float128

进行计算，您的

self.p

和

mo

需要是

float128

。然后，

np.exp（）

将考虑这一点

问题3 您可以让溢出发生，然后将所有（正或负）无限元素设置为其他值。使用

np.isinf

进行检查。或者，您可以在溢出之前通过对非幂次数据执行709检查来操作数据。

与您的一样，您可以使用

np.errstate来消除警告：

with np.errstate(divide = 'ignore', over = 'ignore'):
    mo_arr = np.where(self.p > 0.5, mo+42.5*(self.p - 0.5)*np.exp(-100.0/(251.0-mo))*(1.0 - np.exp(-6.93/(self.p - 0.5))), mo)

现在只需查找数组不是有限的位置（溢出将有
np.inf
输出）：

首先，在单独的行上计算3个参数
其中
仅根据第一个真/假值分配元素。
mo
和
self.p
的范围是什么？很难说。。。我的意思是，它是一些复杂的数学公式中的值，基于成千上万的10000x1000px空间图像，self.p就像max 100，min 0不是1.0-inf==-inf。对问题是什么？不知道，还是不知道。isfinite（）我想，我想找出不是无穷大，而是某个大数字的情况。。。它是否可能生成例如float128而不是无穷大，然后溢出float64？或者它最终也是inf？
np.exp
将溢出任何类型的
float
，如果参数相对较大，甚至
float128
。您可能希望查找
mo-251.0
或
0.5-self.p
非常小且为正的位置，因为在那里您将溢出-
np.exp（-np.inf）
不会溢出，它只会变为
0.0
ok，这是特定于具体情况的，但我想我的问题的答案是，在这种情况下，没有办法在警告中输出mo_arr的“坐标”，对吗？@FlashThunder没有重写发出警告的内部NumPy代码。很遗憾，这应该已经实现了
bad_coords = np.where(~np.isfinite(mo_arr))