i спроектировал простую функцию для возврата математической функции, которая может использоваться для подгонки экспериментальных данных. Функции выглядят примерно так:
def colecole_2(f,*p):
term1=p[0] * ( 1 - 1 / (1 + numpy.power((0+1j) * 2 * numpy.pi * f * p[1], p[2])))
term2=p[3] * ( 1 - 1 / (1 + numpy.power((0+1j) * 2 * numpy.pi * f * p[4], p[5])))
return p[6]*(1-abs( term1+ term2))
К сожалению, я столкнулся с проблемами с RunTimeWarnings как:
RuntimeWarning: overflow encountered in power
RuntimeWarning: overflow encountered in divide
из-за слишком больших или малых значений. Однако я не могу понять эту проблему самостоятельно. Есть ли способ переопределить мою функцию, чтобы она прошла без предупреждений?
Используйте numpy.seterr для управления тем, что делает numpy в этом случае: http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.seterr.html
Используйте модуль предупреждений для управления тем, как предупреждения или не представлены: http://docs.python.org/library/warnings.html
Вы можете использовать numpy.errstate, который является встроенным менеджером контекста. Это позволит вам установить передачу err в контексте инструкции with.
import numpy
# warning is not logged here. Perfect for clean unit test output
with numpy.errstate(divide='ignore'):
numpy.float64(1.0) / 0.0
Мне приходилось делать это недавно, когда записывали модульные тесты для некоторого унаследованного кода python.
Чтобы обойти это, вы можете увеличить точность, изменив тип элементов массива, на которые вы вызываете свою функцию.
Например, если умножить массив a на большие числа в качестве элементов большим числом с плавающей запятой вызывает исключение
RuntimeWarning: overflow encountered in multiply
то после указания следующего
a = np.array(a, dtype=np.float128)
никаких предупреждений не происходит.