python有没有办法在numpy计算(1/0+0j)时不生成(nan*j)

Question

我是 python 的新手，我正在将一些 Matlab 脚本转换为 Python。当我需要获取数组元素的倒数时，我在使用 numpy 处理复杂的 arrays 时遇到了这个问题。 如果元素为 0+0j，则倒数为：1/(0+0j)= inf+nanj。 例子：

import numpy as np
array1 = np.array([[6+2j, 6], [0, 4]])
print(array1)
reciprocal_array = 1/array1
print(reciprocal_array)

但是，在 Matlab 中，1/(0+0j) 的结果仅为inf ，但在 python 中，虚构的 NAN 对我来说是个问题。 我需要这些虚构的 NAN (nanj) 不在那里。 有什么解决办法不让他们吗？

生成后，我找到了一种在倒数数组中删除 nanj 的方法，但我想问是否有更多可行的解决方案。

where_are_nans = np.isnan(array1 )
array1[where_are_nans] = np.inf

Answer 1

您的示例数组：

In [34]: array1
Out[34]: 
array([[6.+2.j, 6.+0.j],
       [0.+0.j, 4.+0.j]])

从中制作 2 arrays：

In [35]: out = np.full_like(array1, np.inf+0j)    
In [36]: out
Out[36]: 
array([[inf+0.j, inf+0.j],
       [inf+0.j, inf+0.j]])

In [37]: cond = array1!=0    
In [38]: cond
Out[38]: 
array([[ True,  True],
       [False,  True]])

您的除法也可以用divide ufunc 表示：

In [39]: 1/array1
C:\Users\paul\AppData\Local\Temp\ipykernel_964\2387133254.py:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
  1/array1
C:\Users\paul\AppData\Local\Temp\ipykernel_964\2387133254.py:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
  1/array1
Out[39]: 
array([[0.15      -0.05j, 0.16666667+0.j  ],
       [       inf +nanj, 0.25      +0.j  ]])

In [40]: np.divide(1,array1)
C:\Users\paul\AppData\Local\Temp\ipykernel_964\2318703765.py:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
  np.divide(1,array1)
C:\Users\paul\AppData\Local\Temp\ipykernel_964\2318703765.py:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
  np.divide(1,array1)
Out[40]: 
array([[0.15      -0.05j, 0.16666667+0.j  ],
       [       inf +nanj, 0.25      +0.j  ]])

ufunc采用where参数，告诉它在哪里进行除法。 它还需要一个out数组，告诉它在其他地方使用什么：

In [41]: np.divide(1,array1,where=cond, out=out)
Out[41]: 
array([[0.15      -0.05j, 0.16666667+0.j  ],
       [       inf+0.j  , 0.25      +0.j  ]])

这既给出了预期的结果，又避免了警告。