RuntimeWarning: недійсне значення, знайдене при поділі

96

Я маю скласти програму за методом Ейлера для моделі "кулька в пружині"

from pylab import*
from math import*
m=0.1
Lo=1
tt=30
k=200
t=20
g=9.81
dt=0.01
n=int((ceil(t/dt)))
km=k/m
r0=[-5,5*sqrt(3)]
v0=[-5,5*sqrt(3)]
a=zeros((n,2))
r=zeros((n,2))
v=zeros((n,2))
t=zeros((n,2))
r[1,:]=r0
v[1,:]=v0
for i in range(n-1):
    rr=dot(r[i,:],r[i,:])**0.5
    a=-g+km*cos(tt)*(rr-L0)*r[i,:]/rr
    v[i+1,:]=v[i,:]+a*dt
    r[i+1,:]=r[i,:]+v[i+1,:]*dt
    t[i+1]=t[i]+dt

    #print norm(r[i,:])

plot(r[:,0],r[:,1])
xlim(-100,100)
ylim(-100,100)
xlabel('x [m]')
ylabel('y [m]')

show()

Я постійно отримую цю помилку:

a=-g+km*cos(tt)*(rr-L0)*r[i,:]/rr
RuntimeWarning: invalid value encountered in divide

Я не можу зрозуміти, що з кодом не так?

python python-2.7 matplotlib

— Богдан Осика
джерело

надрукуйте, що відбувається в кожному з менших елементів у цьому рядку коду. Це єдиний спосіб його налагодження.

— CppLearner

2

У вас є nans для rr, що видає цю помилку. Проблема з rrтим, що випливає з того, r[i,:]що в деяких випадках дорівнює array([ nan, nan]). Як згадував @CppLearner, найкращий спосіб налагодити (або записати) код - протестувати кожну меншу частину перед реалізацією.

— космос

160

Я думаю, що ваш код намагається "ділити на нуль" або "ділити на NaN". Якщо ви це знаєте і не хочете, щоб це вас турбувало, можете спробувати:

import numpy as np
np.seterr(divide='ignore', invalid='ignore')

Детальніше див .:

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.seterr.html

— Ян Чжу
джерело

76

Це може бути корисно використовувати, with NP.errstate(divide='ignore',invalid='ignore'):якщо ви хочете придушити попередження для блоку коду.

— GWW

8

Чому потрібно ігнорувати ділення на нуль або NaN?

— x в квадраті

7

@xsquared Коли ви правильно обробили значення самостійно, після поділу, і ви роздаєте свій код користувачам (або втомилися бачити попередження). with np.errstate(...)дозволяє зробити це безпечно лише для обробленої справи.

— reve_etrange

2

@reve_etrange Що я вважаю набагато прийнятнішим, ніж взагалі ігнорування ділених на нуль.

— x в квадраті

1

краще встановити це перед рядком, що спричиняє помилку, а потім скинути після рядка до нормального стану 'warn'командоюnp.seterr(divide='warn', invalid='warn')

— Mohammad ElNesr

15

Індексація Python починається з 0 (а не з 1), тому ваше присвоєння "r [1 ,:] = r0" визначає другий (тобто індекс 1) елемент r і залишає перший (індекс 0) як пару нулів. Перше значення i у вашому циклі for дорівнює 0, тому rr отримує квадратний корінь точкового добутку першого запису в r із собою (що дорівнює 0), а ділення на rr у наступному рядку видає помилку.

— Кінч
джерело

10

Щоб запобігти діленню на нуль, ви можете попередньо ініціалізувати вивід "out", де трапляється помилка div0, наприклад np.where , не вирізати її, оскільки повний рядок обчислюється незалежно від умови.

приклад з попередньою ініціалізацією:

a = np.arange(10).reshape(2,5)
a[1,3] = 0
print(a)    #[[0 1 2 3 4], [5 6 7 0 9]]
a[0]/a[1]   # errors at 3/0
out = np.ones( (5) )  #preinit
np.divide(a[0],a[1], out=out, where=a[1]!=0) #only divide nonzeros else 1

— qrtLs
джерело

4

Ви ділите, на rrяке може бути 0,0. Перевірте, чи rrдорівнює нулю, і зробіть щось розумне, крім використання його в знаменнику.

— crayzeewulf
джерело