我如何捕捉像是一个exception（不只是为了testing）的一个numpy警告？

我必须在Python中为一个项目制作拉格朗日多项式。 为了避免使用明确的for循环而不是牛顿的不同的风格，我正在做一个重心式的风格。 我遇到的问题是我需要通过零来捕捉一个除法，但是Python（或者可能是numpy）只是使它成为警告而不是正常的exception。

所以，我需要知道怎么做就是把这个警告看作是一个例外。 我在这个网站上find的相关问题不是以我需要的方式回答的。 这是我的代码：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import warnings class Lagrange: def __init__(self, xPts, yPts): self.xPts = np.array(xPts) self.yPts = np.array(yPts) self.degree = len(xPts)-1 self.weights = np.array([np.product([x_j - x_i for x_j in xPts if x_j != x_i]) for x_i in xPts]) def __call__(self, x): warnings.filterwarnings("error") try: bigNumerator = np.product(x - self.xPts) numerators = np.array([bigNumerator/(x - x_j) for x_j in self.xPts]) return sum(numerators/self.weights*self.yPts) except Exception, e: # Catch division by 0. Only possible in 'numerators' array return yPts[np.where(xPts == x)[0][0]] L = Lagrange([-1,0,1],[1,0,1]) # Creates quadratic poly L(x) = x^2 L(1) # This should catch an error, then return 1. 

当这个代码被执行时，我得到的输出是：

 Warning: divide by zero encountered in int_scalars 

这是我想要捕捉的警告。 它应该发生在列表理解中。

Answer 1

看来您的configuration正在使用numpy.seterr的print选项：

 >>> import numpy as np >>> np.array([1])/0 #'warn' mode __main__:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide array([0]) >>> np.seterr(all='print') {'over': 'warn', 'divide': 'warn', 'invalid': 'warn', 'under': 'ignore'} >>> np.array([1])/0 #'print' mode Warning: divide by zero encountered in divide array([0]) 

这意味着您看到的警告不是一个真正的警告，但它只是一些打印到stdout字符（请参阅seterr的文档）。 如果你想抓住它，你可以：

1. 使用numpy.seterr(all='raise')会直接引发exception。 然而，这改变了所有操作的行为，所以这是一个非常大的行为变化。
2. 使用numpy.seterr(all='warn') ，它会将打印的警告转换为真实的警告，并且您将能够使用上述解决scheme来本地化这种更改行为。

一旦你真的有警告，你可以使用warnings模块来控制如何处理警告：

 >>> import warnings >>> >>> warnings.filterwarnings('error') >>> >>> try: ... warnings.warn(Warning()) ... except Warning: ... print 'Warning was raised as an exception!' ... Warning was raised as an exception! 

请仔细阅读filter警告的文档，因为它允许您只过滤所需的警告并具有其他选项。 我也考虑看catch_warnings这是一个上下文pipe理器，它会自动重置原始的filterwarnings函数：

 >>> import warnings >>> with warnings.catch_warnings(): ... warnings.filterwarnings('error') ... try: ... warnings.warn(Warning()) ... except Warning: print 'Raised!' ... Raised! >>> try: ... warnings.warn(Warning()) ... except Warning: print 'Not raised!' ... __main__:2: Warning: 

Answer 2

给@ Bakuriu的答案补充一点：

如果您已经知道可能发生警告的位置，那么使用numpy.errstate上下文pipe理器通常更清洁，而不是使用numpy.seterr ，它将所有相同types的后续警告视为相同，无论它们在您的代码中发生的位置如何：

 import numpy as np a = np.r_[0] with np.errstate(divide='raise'): try: a / 0 # this gets caught and handled as an exception except FloatingPointError: print('oh no!') a / 0 # this prints a RuntimeWarning as usual 

Answer 3

为了详细说明@ Bakuriu上面的答案，我发现这使我能够以类似的方式捕获运行时警告，以便捕获错误警告，并很好地打印出警告：

 import warnings with warnings.catch_warnings(): warnings.filterwarnings('error') try: answer = 1 / 0 except Warning as e: print('error found:', e) 

您可能可以通过放置warnings.catch_warnings（）放置来实现这个function，具体取决于您要使用这种捕捉错误来投射的伞的大小。