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 — это установка обработчика ошибок на ‘call’ с использованием seterr. Затем установить вызываемую функцию с помощью этой функции.

Второй — установить обработчик ошибок на ‘log’ с использованием seterr. Ошибки с плавающей запятой затем вызывают вызов метода ‘write’ предоставленного объекта.

Параметры:

func : callable f(err, flag) or object with write method Функция, вызываемая при ошибках с плавающей запятой (режим ‘call’), или объект, метод ‘write’ которого используется для записи таких сообщений (режим ‘log’). Функция вызова принимает два аргумента. Первый — строка, описывающая тип ошибки (например, «деление на ноль», «переполнение», «потеря точности» или «неверное значение»), второй — флаг состояния. Флаг — байт, четыре младших бита которого указывают тип ошибки, один из «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 предоставляется объект, его метод write должен принимать один аргумент — строку.

Возвращаемое значение:

h : callable, log instance or None Предыдущий обработчик ошибок.

См. также

seterr, geterr, geterrcall

Примеры

Обработка ошибок:

>>> 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'}

Запись 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'}