Python numpy geterrobj用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.geterrobj 的用法。

用法:

numpy.geterrobj()

返回定义浮点错误处理的当前对象。

错误对象包含定义 NumPy 中错误处理行为的所有信息。 geterrobj 由获取和设置错误处理行为的其他函数内部使用( geterr 、 seterr 、 geterrcall 、 seterrcall )。

返回：

errobj： 列表

错误对象，一个包含三个元素的列表：[内部 numpy 缓冲区大小、错误掩码、错误回调函数]。

错误掩码是一个整数，包含所有四个浮点错误的处理信息。每种错误类型的信息都包含在整数的三位中。如果我们以 8 为基数打印它，我们可以看到为 “invalid”, “under”, “over” 和 “divide” 设置了什么处理(按此顺序)。打印的字符串可以解释为

• 0：‘ignore’

• 1：‘warn’

• 2：‘raise’

• 3：‘call’

• 4：‘print’

• 5：‘log’

注意：

有关浮点异常类型和处理选项的完整文档，请参阅 seterr 。

例子：

>>> np.geterrobj()  # first get the defaults
[8192, 521, None]

>>> def err_handler(type, flag):
...     print("Floating point error (%s), with flag %s" % (type, flag))
...
>>> old_bufsize = np.setbufsize(20000)
>>> old_err = np.seterr(divide='raise')
>>> old_handler = np.seterrcall(err_handler)
>>> np.geterrobj()
[8192, 521, <function err_handler at 0x91dcaac>]

>>> old_err = np.seterr(all='ignore')
>>> np.base_repr(np.geterrobj()[1], 8)
'0'
>>> old_err = np.seterr(divide='warn', over='log', under='call',
...                     invalid='print')
>>> np.base_repr(np.geterrobj()[1], 8)
'4351'