numpy.seterrcall#

numpy.seterrcall(func)[source]#

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。

第二种是使用 seterr 将错误处理程序设置为“log”。浮点错误随后会触发对所提供对象的“write”方法的调用。

参数:

func可调用对象 f(err, flag) 或具有 write 方法的对象

在浮点错误发生时调用的函数（“call”模式），或用于记录此类消息的对象（“log”模式），该对象应具有“write”方法。

回调函数接受两个参数。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类型，可以是“divide”（除法）、“over”（溢出）、“under”（下溢）或“invalid”（无效）。

[0 0 0 0 divide over under invalid]

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

如果提供了一个对象，其 write 方法应接受一个字符串参数。

返回:

h可调用对象、日志实例或 None: 旧的错误处理程序。

另请参阅

seterr, geterr, geterrcall

示例

错误回调

>>> 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'}