numpy.seterrcall

numpy.seterrcall(func)

设置浮点错误回调函数或日志对象。

有两种方法来捕获浮点错误消息。第一种是使用seterr将错误处理程序设置为“call”。然后，使用此功能将函数设置为调用。

第二个是使用seterr将错误处理程序设置为“log”。浮点错误然后触发对所提供对象的'write'方法的调用。

参数：

func：可调用的f（err，flag）或带写方法的对象

调用浮点错误（“调用”模式）或使用“写入”方法来记录此类消息（“日志”模式）的对象的函数。

调用函数接受两个参数。第一个是描述错误类型的字符串（例如“除零”，“溢出”，“下溢”或“无效值”），第二个是状态标志。该标志是一个字节，其四个最低有效位指示错误的类型，“除”，“上”，“下”，“无效”之一：

[0 0 0 0 divide over under invalid]

In other words, flags = divide + 2*over + 4*under + 8*invalid.

如果提供了一个对象，它的write方法应该有一个参数，一个字符串。

返回：

h：callable，log instance或None

旧的错误处理程序。

也可以看看

seterr，geterr，geterrcall

例子

错误时回调：

>>> def err_handler(type, flag):
...     print("Floating point error (%s), with flag %s" % (type, flag))
...

>>> saved_handler = np.seterrcall(err_handler)
>>> save_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(saved_handler)
<function err_handler at 0x...>
>>> np.seterr(**save_err)
{'over': 'call', 'divide': 'call', 'invalid': 'call', 'under': 'call'}

日志错误消息：

>>> class Log(object):
...     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(saved_handler)
<__main__.Log object at 0x...>
>>> np.seterr(**save_err)
{'over': 'log', 'divide': 'log', 'invalid': 'log', 'under': 'log'}