numpy.seterrcall#

numpy.seterrcall(func)[源代码]#

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.第一种是将错误处理程序设置为 ‘call’,使用 seterr.然后,设置要调用的函数使用此函数.

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

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

在浮点错误时调用的函数（’call’模式）或其’write’方法用于记录此类消息的对象（’log’模式）.

调用函数接受两个参数.第一个是一个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,其中一个为”除”、”溢出”、”下溢”、”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,它的 write 方法应该接受一个参数,即一个字符串.

返回:
h可调用对象、日志实例或 None

旧的错误处理程序.

参见

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'}
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