RuntimeWarning: valor inválido encontrado na divisão

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Eu tenho que fazer um programa usando o método de Euler para o modelo "bola em uma mola"

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()

Eu continuo recebendo esse erro:

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

Não consigo descobrir, o que há de errado com o código?

python python-2.7 matplotlib Bogdan Osyka
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imprime o que está acontecendo em cada um dos itens menores nessa linha de código. Essa é a única maneira de depurar.
CppLearner
3
Você tem nans para rr, que é lançar aquele erro. O problema com rré decorrente de r[i,:]que é igual, em alguns casos, a array([ nan, nan]). Como @CppLearner mencionou, a melhor maneira de depurar (ou escrever) código é testar cada parte menor antes da implementação.
cosmosis

Respostas:

165

Acho que seu código está tentando "dividir por zero" ou "dividir por NaN". Se você está ciente disso e não quer que isso o incomode, então você pode tentar:

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

Para mais detalhes veja:

Yan Zhu
fonte
77
Pode ser útil usar with NP.errstate(divide='ignore',invalid='ignore'):se você quiser suprimir os avisos de um bloco de código.
GWW
8
Por que alguém iria querer ignorar uma divisão por zero ou NaN?
x ao quadrado de
7
@xsquared Quando você mesmo manipulou corretamente o valor, após a divisão, e está distribuindo seu código aos usuários (ou está cansado de ver o aviso). with np.errstate(...)permite que você faça isso com segurança apenas para o caso tratado.
reve_etrange
2
@reve_etrange Isso eu acho muito mais aceitável do que geralmente ignorar divisões por zero.
x ao quadrado de
1
é melhor definir isso antes da linha que causa o erro, em seguida, redefinir após a linha para o estado normal 'warn'pelo comandonp.seterr(divide='warn', invalid='warn')
Mohammad ElNesr
15

A indexação Python começa em 0 (ao invés de 1), então sua atribuição "r [1 ,:] = r0" define o segundo elemento (ou seja, índice 1) de re deixa o primeiro elemento (índice 0) como um par de zeros. O primeiro valor de i em seu loop for é 0, então rr obtém a raiz quadrada do produto escalar da primeira entrada em r com ele mesmo (que é 0), e a divisão por rr na linha subseqüente gera o erro.

Kinch
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11

Para evitar a divisão por zero, você pode pré-inicializar a saída 'out' onde ocorre o erro div0, por exemplo np.where, não o corta, pois a linha completa é avaliada independentemente da condição.

exemplo com pré-inicialização:

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
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4

Você está dividindo por rrque pode ser 0,0. Verifique se rré zero e faça algo razoável além de usá-lo no denominador.

crayzeewulf
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