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”。然后，浮点错误会触发对提供的对象的“write”方法的调用。

参数：
funccallable 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“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。标志是一个字节，其四个最低有效位指示错误类型，分别是“divide”、“over”、“under”、“invalid”

[0 0 0 0 divide over under invalid]

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

如果提供了对象，则其 write 方法应接受一个参数，即一个字符串。

返回值：
hcallable、log 实例或 None

旧的错误处理程序。

参见

seterr、geterr、geterrcall

示例

错误时回调

>>> 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'}
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