numpy.seterrcall

numpy.seterrcall(func) [source]

Установить функцию обратного вызова ошибок с плавающей запятой или объект журнала.

Существует два способа захвата сообщений об ошибках с плавающей запятой. Первый — установить обработчик ошибок в «вызов», используя seterr. Затем установить вызываемую функцию с помощью этой функции.

Второй — установить обработчик ошибок в «журнал», используя seterr. Ошибки с плавающей запятой затем вызывают обращение к методу «write» предоставленного объекта.

Параметры:

func : вызываемая функция f(err, flag) или объект с методом write Функция, вызываемая при ошибках с плавающей запятой («режим вызова») или объект, метод «write» которого используется для ведения журнала таких сообщений («режим журнала»). Функция вызова принимает два аргумента. Первый — строка, описывающая тип ошибки (например, «деление на ноль», «переполнение», «потеря точности», или «неверное значение»), а второй — флаг состояния. Флаг — байт, четыре младших бита которого указывают на тип ошибки: «деление», «переполнение», «потеря точности», «неверное значение»: [0 0 0 0 divide over under invalid] Другими словами, flags = divide + 2*over + 4*under + 8*invalid. Если предоставлен объект, его метод write должен принимать один аргумент — строку.

Возвращает:

h : вызываемая функция, объект журнала или None Старый обработчик ошибок.

См. также

seterr, geterr, geterrcall

Примеры

Обработка ошибки:

>>> 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'}

Журналирование сообщения об ошибке:

>>> 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'}