numpy.seterrcall

numpy.seterrcall(func)

设置浮点错误回调函数或日志对象.

有两种方法可以捕获浮点错误消息. 第一种是使用 seterr 将错误处理程序设置为“call”. 然后,使用此函数设置要调用的函数.

第二种方法是使用 seterr 将错误处理程序设置为“log”. 然后,浮点错误会触发对所提供对象的“write”方法的调用.

参数:

funccallable f(err, flag) or object with write method

发生浮点错误时要调用的函数(“call”模式)或用于记录此类消息的“write”方法的对象(“log”模式).

调用函数接受两个参数. 第一个是描述错误类型的字符串(例如“除以零”,“溢出”,“下溢”或“无效值”),第二个是状态标志. 该标志是一个字节,其四个最低有效位指示错误的类型,即“divide”,“over”,“under”,“invalid”之一:

[0 0 0 0 divide over under invalid]

换句话说, flags = divide + 2over + 4under + 8invalid .

如果提供了对象,则其 write 方法应接受一个参数:一个字符串.

返回:

hcallable, log instance or None

旧的错误处理程序.

参见

seterr , geterr , geterrcall

示例

Try it in your browser!

出错时回调:

>>> def err_handler(type, flag):
...     print("Floating point error (%s), with flag %s" % (type, flag))
...

>>> import numpy as np

>>> orig_handler = np.seterrcall(err_handler)
>>> orig_err = np.seterr(all='call')

>>> np.array([1, 2, 3]) / 0.0
Floating point error (divide by zero), with flag 1
array([inf, inf, inf])

>>> np.seterrcall(orig_handler)
<function err_handler at 0x...>
>>> np.seterr(**orig_err)
{'divide': 'call', 'over': 'call', 'under': 'call', 'invalid': 'call'}

记录错误消息:

>>> class Log:
...     def write(self, msg):
...         print("LOG: %s" % msg)
...

>>> log = Log()
>>> saved_handler = np.seterrcall(log)
>>> save_err = np.seterr(all='log')

>>> np.array([1, 2, 3]) / 0.0
LOG: Warning: divide by zero encountered in divide
array([inf, inf, inf])

>>> np.seterrcall(orig_handler)
<numpy.Log object at 0x...>
>>> np.seterr(**orig_err)
{'divide': 'log', 'over': 'log', 'under': 'log', 'invalid': 'log'}

Go BackOpen In Tab