用零numpy替代除數

我正在通過矩陣逐點除法來完成矩陣，但除數矩陣中有一些零。這導致警告並在一些NaN中。我想這些映射到0，這是我可以這樣做：用零numpy替代除數

edge_map = (xy/(x_norm*y_norm)) 
edge_map[np.isnan(edge_map)] = 0

但也有與此兩個問題，首先它仍然給所有的警告（我不喜歡的警告）和第二這需要對矩陣進行第二遍（不確定這是否是不可避免的），並且效率對於這部分代碼非常重要。想法？

來源

2016-05-30 Jan van der Vegt

是這樣，這將意味着我需要做第二遍，有關警告任何線索？ –

http://stackoverflow.com/a/26248892/382936建議使用'numpy.errstate（divide ='ignore'）'上下文來抑制警告。另見http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.errstate.html#numpy.errstate –

這是一個很好的問題。計算結果時，where函數也會觸發警告。面具可能是你最好的選擇。 – Chiel

這可能是最快的解決方案，但因爲它預先計算的解決方案where功能不觸發錯誤：

import numpy as np 

n = 4 

xy = np.random.randint(4, size=(n,n)).astype(float) 
x_norm = np.random.randint(4, size=(n,n)).astype(float) 
y_norm = np.random.randint(4, size=(n,n)).astype(float) 

xy_norm = x_norm*y_norm 

edge_map = np.where(xy_norm == 0, xy_norm, xy/xy_norm) 

print(xy) 
print(xy_norm) 
print(edge_map)

來源

2016-05-30 20:24:24 Chiel

這與「with numpy.errstate（divide ='ignore'）：」解決了問題，並且比我自己的解決方案更快，謝謝 –

我已經添加了類型轉換，否則分區都會給零。 – Chiel

用零numpy替代除數

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