原因:数字太小的原因,溢出,计算过程中出现-inf,再做其他运算,结果还是-inf。当概率很小时,取对数后结果趋于负无穷大 解决:改变浮点数的精度 参考:(51条消息) RuntimeWarning: divide by zero encountered in log错误解决_旅途中的宽~的博客-CSDN博客
Python中"divide by zero encountered in log"错误的含义 在Python中,当尝试对0或负数执行对数运算时,会触发"divide by zero encountered in log"错误。这是因为对数函数的定义域是正数,不包括0和负数。对数运算本质上可以看作是一种特殊的除法运算,即求以某个正数为底、以目标数为真数的幂运算的指数。当目标数...
我正在使用 numpy.log10 来计算概率值数组的对数。数组中有一些零,我试图使用它来绕过它 result = numpy.where(prob > 0.0000000001, numpy.log10(prob), -10) 但是,RuntimeWarning: divide by zero encountered in log10仍然出现,我确定是这一行引起了警告。 虽然我的问题解决了,但我很困惑为什么这个警告一次...
RuntimeWarning: divide by zero encountered in log 1. 这种输出警告信息的行为有时候会干扰我们对程序输出结果的观察,尤其是在大规模数据分析和科学计算中。因此,有时候我们希望禁止Python打印输出警告信息。 如何禁止打印输出警告信息 Python提供了warnings模块,可以用于控制警告信息的打印输出。我们可以使用以下代码示例...
arr2 : [2, 3, 0, 5, 6] Output array : [ 1. 9. inf 4.2 3.83333333] RuntimeWarning:divideby zero encountered in true_divide out = np.power(arr1, arr2) 参考文献: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.divide.html 。
In NumPy, the numpy.divide() function is used to divide the elements of one array by the elements of another array. It performs element-wise division,
print ("isnan(1.0/0.0) :", np.isnan(np.true_divide(1.0,0.0))) isnan(1.0/0.0) : False ...: RuntimeWarning: divide by zero encounteredintrue_divide print ("isnan(-1.0/0.0) :", np.isnan(np.true_divide(-1.0,0.0))) isnan(-1.0/0.0) : False ...
# 直接a2除以a3,会爆警告:RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide a2 / a3 print("借助np.where进行除数为0的位置筛选结果:") print(np.where(a3 != 0, a3/a2, 0)) 4.5 np.array_split(array, int, axis=0/1) 将数组进行切分,切成int份,返回一个列表,列表中为int份数组。axis=0代...
divide by zero encountered in divide from IPython.kernel.zmq import kernelapp as app c:\Miniconda\lib\site-packages\IPython\kernel_main_.py:2: RuntimeWarning: invalid value encountered in divide from IPython.kernel.zmq import kernelapp as app Out[10]: array([ nan, inf, inf, inf, inf])...
__main__:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in reciprocal [ 4. 0.7518797 1. inf 0.01 ] b数组: [100] 对b数组求倒数: [0] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 3. numpy.power() 该函数将 a 数组中的元素作为底数,把 b 数组中与 a 相对应的元素作幂 ,最后...