Функция seterr

Функция seterr управляет тем, как NumPy реагирует на ошибки при выполнении числовых операций. Она позволяет настроить поведение для различных типов ошибок: деление на ноль, переполнение, выход за пределы допустимых значений и другие. Функция принимает словарь, в котором ключами являются типы ошибок, а значениями - режимы обработки. Она возвращает предыдущие настройки в виде словаря.

Синтаксис

np.seterr(divide='mode', over='mode', under='mode', invalid='mode')

В качестве параметров передаются строки, определяющие режим обработки для конкретного типа ошибки. Возможные значения режимов: 'ignore' (игнорировать ошибку), 'warn' (выводить предупреждение), 'raise' (генерировать исключение), 'call' (вызвать пользовательскую функцию) и 'log' (записывать ошибку в лог).

Пример

Рассмотрим базовое использование функции seterr для настройки реакции на деление на ноль:

import numpy as np

# Сохраняем текущие настройки
old_settings = np.seterr(divide='warn')
print("Текущие настройки:", old_settings)

# Операция, вызывающая деление на ноль
arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
res = arr / 0.0
print(res)

# Возвращаем старые настройки
np.seterr(**old_settings)

Результат выполнения кода:

Текущие настройки: {'divide': 'warn', 'over': 'warn', 'under': 'ignore', 'invalid': 'warn'}
RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
[inf inf inf]

В этом примере мы настроили реакцию на деление на ноль как предупреждение, после чего выполнили операцию, вызвавшую ошибку, и получили предупреждение, а также бесконечность в результате.

Пример

Настройка функции seterr на генерацию исключения при переполнении:

import numpy as np

# Настраиваем переполнение как исключение
old_settings = np.seterr(over='raise')

try:
	# Создаем массив и вызываем переполнение
	arr = np.array([1e308, 1e308])
	res = arr * 1e308
	print(res)
except FloatingPointError as e:
	print("Перехвачено исключение:", e)
finally:
	# Восстанавливаем настройки
	np.seterr(**old_settings)

Результат выполнения кода:

Перехвачено исключение: overflow encountered in multiply

Теперь при возникновении переполнения вместо молчаливого вычисления возвращается бесконечность, а генерируется исключение, которое можно перехватить и обработать.

Пример

Настройка функции seterr с использованием режима 'ignore' для игнорирования ошибок:

import numpy as np

# Игнорируем все ошибки
old_settings = np.seterr(all='ignore')

# Операции, которые могли бы вызвать ошибки
arr1 = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
res1 = arr1 / 0.0
print("Результат деления на ноль:", res1)

arr2 = np.array([1e308, 1e308])
res2 = arr2 * 1e308
print("Результат переполнения:", res2)

# Восстанавливаем настройки
np.seterr(**old_settings)

Результат выполнения кода:

Результат деления на ноль: [inf inf inf]
Результат переполнения: [inf inf]

При использовании режима 'ignore' ошибки не выводятся, но результаты вычислений всё равно содержат специальные значения, такие как inf или nan.

Пример

Сохранение и восстановление настроек с помощью функции seterr:

import numpy as np

# Сохраняем текущие настройки
old_settings = np.seterr()
print("Исходные настройки:", old_settings)

# Изменяем настройки
np.seterr(divide='ignore', over='warn')
print("Новые настройки:", np.seterr())

# Восстанавливаем исходные настройки
np.seterr(**old_settings)
print("Восстановленные настройки:", np.seterr())

Результат выполнения кода:

Исходные настройки: {'divide': 'warn', 'over': 'warn', 'under': 'ignore', 'invalid': 'warn'}
Новые настройки: {'divide': 'ignore', 'over': 'warn', 'under': 'ignore', 'invalid': 'warn'}
Восстановленные настройки: {'divide': 'warn', 'over': 'warn', 'under': 'ignore', 'invalid': 'warn'}

Важно всегда сохранять старые настройки и восстанавливать их после выполнения операций, чтобы не влиять на другое поведение программы.

Смотрите также

функцию geterr,
которая возвращает текущие настройки обработки ошибок
функцию seterrcall,
которая устанавливает пользовательскую функцию для режима 'call'
функцию geterrcall,
которая возвращает текущую пользовательскую функцию для режима 'call'
функцию set_printoptions,
которая настраивает форматирование вывода массивов