刚接触Python，不知道代码哪里出了问题。

Question

我是Python的新手，请温柔一点。

我真的不知道我的代码哪里出了问题。

这是我的代码：

import numpy as np

def epsilon(t):
    epsilon = (1 - np.exp(-pow(t, 4)))
    return epsilon

def r(t):
    r = pow( (epsilon(t) - 16) / 4, 1/4)
    return r

print(r(0))

由于 epsilon(0) = 0，我期望（分析上）得到 r = (-16/4)^(1/4) = (-1)^(1/4)*sqrt(2) = exp(i pi /4)*sqrt(2) = 1 + 1 i

但实际上我得到的是：

RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
  r = pow((4 * epsilon(t) - 16) / 4, 1/4)
nan

我已经尝试找到错误。如果我打印epsilon(0)，我会得到预期的0，如果我手动设置epsilon(0)如下：

def r(t):
    r = pow( 0 - 16) / 4, 1/4)
    return r
print(r(0))

我得到了 1 + 1j。如果我去掉 的四次方根，它就可以工作并且我会得到 -4

import numpy as np

def epsilon(t):
    epsilon = (1 - np.exp(-pow(t, 4)))
    return epsilon

def r(t):
    r = (epsilon(t) - 16) / 4
    return r

print(r(0))

所以为什么要这样做呢？

import numpy as np

def epsilon(t):
    epsilon = (1 - np.exp(-pow(t, 4)))
    return epsilon

def r(t):
    r = pow( (epsilon(t) - 16) / 4, 1/4)
    return r

print(r(0))

我遇到了这个错误？

- Turbotanten

---

检查您的第二次尝试：您漏掉了一个左括号（我认为这只是打字错误）。 - Giacomo Catenazzi

请查看 https://dev59.com/aG865IYBdhLWcg3wivGi 以获取更好的错误描述。 - Giacomo Catenazzi

可能是['invalid value encountered in double_scalars' warning, possibly numpy]的重复问题，请参考(https://dev59.com/aG865IYBdhLWcg3wivGi)。 - Patrick Artner

Answer 1

问题可能是由于numpy浮点数的原因引起的。（由Schomes回答）。通过转换为“普通”浮点数来修复。

import numpy as np

def epsilon(t):
    epsilon = (1 - np.exp(-pow(t, 4)))
    return epsilon

def r(t):
    epsi_boy = epsilon(t)
    print(type(epsi_boy)) # numpy float
    epsi_boy = float(epsi_boy) # Convert to non numpy float
    r = pow( (epsi_boy - 16) / 4,  1/4)
    return r

print(r(0))

- ErikXIII

Answer 2

原因是numpy的float64类似于c中的浮点型，并且重载了所有操作（包括）幂运算，以便能够像此类操作一样工作。这是exp函数返回的类型，随后在所有操作中都使用。请注意，您正在尝试计算的内容：

(-4)**(1/4)

这是一个虚数。Python可以处理并输出结果，但是numpy float64是“实数”，所以上述表达式是无效的。因此，所有建议转换为float的答案都有效：

>>> (-4)**(1/4)
(1.0000000000000002+1j)
>>> np.float64(-4)**(1/4)
__main__:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
nan

- kabanus

Answer 3

我注意到epsilon()返回的值是<class 'numpy.float64'>类型。当我们在Python内置的pow()函数中使用这个值时会出现问题。例如，尝试pow(np.float64(-4.0), 1/4)也会出错。可能是因为这个原因:

混合操作数类型时，二元算术运算符的强制转换规则适用。 内置函数：pow()

我通过将epsilon()的结果转换为float来解决了这个问题。 r = pow( float((epsilon(t) - 16) / 4), 1/4).

- Schomes

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什么是强制转换规则？ - Smart Manoj

Answer 4

from math import exp
def epsilon(t):
    epsilon = (1 - exp(-pow(t, 4)))
    return epsilon


def r(t):
    print(2)
    t=epsilon(t)
    r = pow( ( t- 16) / 4, 1/4)
    return r

print(r(0))

或者

from numpy import exp
def epsilon(t):
    epsilon = (1 - exp(-pow(t, 4)))
    return epsilon


def r(t):
    print(2)
    t=epsilon(t)
    r = pow( float( t- 16) / 4, 1/4)
    return r

print(r(0))

- Smart Manoj