python - scipy.special.erf 使用 0.j 引发运行时警告

Question

>>> from scipy.special import erf
>>> print (erf(0.j))
__main__:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in erf
0j

此警告只打印一次(即使我执行了 scipy.special.errprint(0))，但我完全不明白为什么要打印它。真的，0.j 与 0. 是同一个数字，而且它没有问题。

我想有两个问题:1)有没有办法抑制这个警告？2) 这个警告是错误，还是我遗漏了什么？

更新

我(认为我)在 scipy 源代码树中追踪了错误函数。它位于:scipy/special/specfun/specfun.f(subroutine CERROR)。此函数不会引发警告(从简单的 Fortran 程序调用时它工作正常)。

Answer 1

您可以使用 numpy.seterr 关闭警告:

    numpy.seterr(invalid='ignore')

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0.j 与 0. 不同。前者是一个复数，后者只是一个 float 。

>>> type(0.j)
<class 'complex'>
>>> type(0.)
<class 'float'>

复杂的erf和真实的erf使用不同的算法，例如

>>> erf(complex(1))
(0.84270079294971512+0j)
>>> erf(1)
0.84270079294971478

由于real erf和complex erf使用不同的算法，所以complex erf中的一些警告在real erf中不会出现。如果我们检查 Fortran implementation ，我们会发现:

    SUBROUTINE CERROR(Z,CER)
C   ...
    Z1=Z
C   ...
    CS=Z1
    CR=Z1
    DO 10 K=1,120
        CR=CR*Z1*Z1/(K+0.5D0)
        CS=CS+CR
        IF (CDABS(CR/CS).LT.1.0D-15) GO TO 15
10  CONTINUE

特别地，Z = 0 + 0j，所以 Z1 = 0 + 0j，所以循环前 CS = CR = 0 + 0j。在循环的第一次迭代中，我们得到:

• CR ← CR × Z1²/(K + 0.5) = 0 + 0j
• CS ← CS + CR = 0 + 0j

然后条件需要 CR/CS，这是一个 0/​​0，这是一个无效的浮点运算，因此是警告。

这是一个小问题，可以通过在开始时检查 Z == 0 来轻松“修复”。你可以 report a bug如果您发现这种行为不稳定。