web-dev-qa-db-ja.com

numpy「空のスライスの平均」。警告

更新（実際のエラー）

エラーの原因を誤認しました。これが私の機能全体です（一部の行があいまいで混乱している場合は申し訳ありません...）

def removeLines(input,CRVAL1,CDELT1): #Masks out the Balmer lines from the spectrum
    #Numbers 4060, 4150, 4300, 4375, 4800, and 4950 obtained from fit_RVs.pro.
    #Other numbers obtained from the Balmer absorption series lines

    for i in range(0,len(lineWindows),2):
        left = toIndex(lineWindows[i],CRVAL1,CDELT1)
        right = toIndex(lineWindows[i+1],CRVAL1,CDELT1)

        print "left = ", left
        print "right = ", right
        print "20 from right =\n", input[right:right+20]
        print "mean of 20 = ", numpy.mean(input[right:right+20])

        #Find the averages on the left and right sides
        left_avg = numpy.mean(input[left-20:left])
        right_avg = numpy.mean(input[right:right+20])   #<--- NOT here

        print "right_avg = ", right_avg

        #Find the slope between the averages
        slope = (left_avg - right_avg)/(left - right)

        #Find the y-intercept of the line conjoining the averages
        bval = ((left_avg - slope*left) + (right_avg - slope*right)) / 2

        for j in range(left,right):     #Redefine the data to follow the line conjoining
            input[j] = slope*j + bval   #the sides of the peaks

    left = int(input[0])
    left_avg = int(input[0])
    right = toIndex(lineWindows[0],CRVAL1,CDELT1)
    right_avg = numpy.mean(input[right:right+20])   #<---- THIS IS WHERE IT IS!
    slope = (left_avg - right_avg)/(left - right)
    bval = ((left_avg - slope*left) + (right_avg - slope*right)) / 2

    for i in range(left, right):
        input[i] = slope*i + bval
    return input

私は問題を調査し、答えを見つけました。それは以下に投稿されています（この投稿にはありません）。

エラー（ばかげた偽のエラー）

#left  = An index in the data (on the 'left' side)
#right = An index in the data (on the 'right' side)
#input = The data array

print "left = ", left
print "right = ", right
print "20 from right =\n", input[right:right+20]
print "mean of 20 = ", numpy.mean(input[right:right+20])

#Find the averages on the left and right sides
left_avg = numpy.mean(input[left-20:left])
right_avg = numpy.mean(input[right:right+20])

出力を生成しました

left =  1333
right =  1490
20 from right =
[ 0.14138737  0.14085886  0.14038289  0.14045525  0.14078836  0.14083192
  0.14072289  0.14082283  0.14058594  0.13977806  0.13955595  0.13998236
  0.1400764   0.1399636   0.14025062  0.14074247  0.14094831  0.14078569
  0.14001536  0.13895717]
mean of 20 =  0.140395
Traceback (most recent call last):
...
  File "getRVs.py", line 201, in removeLines
    right_avg = numpy.mean(input[right:right+20])
  File "C:\Users\MyName\Anaconda\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 2735, in mean
    out=out, keepdims=keepdims)
  File "C:\Users\MyName\Anaconda\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py", line 59, in _mean
    warnings.warn("Mean of empty slice.", RuntimeWarning)
RuntimeWarning: Mean of empty slice.

numpy.meanは、印刷すると正しく実行されるように見えますが、値に割り当てると異なるように見えます。フィードバックをいただければ幸いです。時間を割いて私の質問を読んでいただきありがとうございます。

簡単な説明

要するに、私は科学的データを処理するためのコードを書いています、そしてコードの一部は約20の値の平均を取ることを含みます。

#left  = An index in the data (on the 'left' side)
#right = An index in the data (on the 'right' side)
#input = The data array

#Find the averages on the left and right sides
left_avg = numpy.mean(input[left-20:left])
right_avg = numpy.mean(input[right:right+20])

このコードは、「空のスライスの平均」という数字を返します。警告し、迷惑なことに私の貴重な出力にそれを印刷します！たとえば、警告の原因を追跡することにしました ここ など、

import warnings
warnings.simplefilter("error")

コードの先頭に、次の切り取られたトレースバックが返されました。

  File "getRVs.py", line 201, in removeLines
    right_avg = numpy.mean(input[right:right+20])
  File "C:\Users\MyName\Anaconda\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 2735, in mean
    out=out, keepdims=keepdims)
  File "C:\Users\MyName\Anaconda\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py", line 59, in _mean
    warnings.warn("Mean of empty slice.", RuntimeWarning)
RuntimeWarning: Mean of empty slice.

トレースバックの約2/3は、データの可読性やサイズに影響を与えない、説明が難しい約5つの関数を通過するため省略しました。

そこで、操作全体を印刷して、right_avgが実際に空のスライスのnumpy.meanを試行しているかどうかを確認することにしました...そして、それが本当に奇妙な。

pythonnumpysuppress-warnings
6
boof

あなたはディンバット！答えは明らかですよね？エラーが発生したコードの行を明確に誤認しました。あなたがする必要があるのは、データで考慮されている中心点の周りのウィンドウ（leftとrightの側面）が近すぎる）である特定の場合のコードを書くことですデータ配列のエッジへ。

_def removeLines(input,CRVAL1,CDELT1): #Masks out the Balmer lines from the spectrum

    for i in range(0,len(lineWindows),2):
        left = toIndex(lineWindows[i],CRVAL1,CDELT1)
        right = toIndex(lineWindows[i+1],CRVAL1,CDELT1)

        #Find the averages on the left and right sides
        left_avg = numpy.mean(input[left-20:left])
        right_avg = numpy.mean(input[right:right+20])

        #Find the slope between the averages
        slope = (left_avg - right_avg)/(left - right)

        #Find the y-intercept of the line conjoining the averages
        bval = ((left_avg - slope*left) + (right_avg - slope*right)) / 2

        for j in range(left,right):     #Redefine the data to follow the line conjoining
            input[j] = slope*j + bval   #the sides of the peaks

    left = 0
    left_avg = int(input[0])

    if toIndex(lineWindows[0],CRVAL1,CDELT1) < 0: right = 0
    else: right = toIndex(lineWindows[0],CRVAL1,CDELT1)

    right_avg = numpy.mean(input[right:right+20])
    slope = (left_avg - right_avg)/(left - right)
    bval = ((left_avg - slope*left) + (right_avg - slope*right)) / 2

    for i in range(left, right):
        input[i] = slope*i + bval
    return input
_

これを変更するだけです

_right = toIndex(lineWindows[0],CRVAL1,CDELT1)    #Error occurs where right = -10
right_avg = numpy.mean(input[right:right+20])    #Index of -10? Yeah, right.
_

これに

_if toIndex(lineWindows[0],CRVAL1,CDELT1) < 0: right = 0    #Index 0, much better!
else: right = toIndex(lineWindows[0],CRVAL1,CDELT1)    #Leave it alone if it isn't a problem.

right_avg = numpy.mean(input[right:right+20])
_

また、あなたはleft = int(input[0])について完全に間違っていたので、_left = 0_に変更しました。 誰が知っていますかこのずさんな、ずさんなコードがもたらす他の単純なエラーは何ですか？ Stack Overflowに投稿する前に、もう少しよく見てください。

4
boof

エラーを再現できませんでした。最新のnumpyバージョンを使用していますか？ただし、キーワードignoreを使用して警告を抑制することはできます（ https://docs.python.org/2/library/warnings.html#temporarily-suppressing-warnings を参照）

このエラーは通常、空のリストが関数に渡されたことを意味します。

>>> a = []

>>> import numpy
>>> numpy.mean(a)
/shahlab/pipelines/apps_centos6/Python-2.7.10/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_methods.py:59: RuntimeWarning: Mean of empty slice.
  warnings.warn("Mean of empty slice.", RuntimeWarning)
/shahlab/pipelines/apps_centos6/Python-2.7.10/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_methods.py:71: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
  ret = ret.dtype.type(ret / rcount)
nan
>>> print numpy.mean(a)
nan

>>> import warnings
>>> warnings.simplefilter("ignore")
>>> numpy.mean(a)
nan

>>> a=[ 0.14138737, 0.14085886, 0.14038289, 0.14045525, 0.14078836, 0.14083192, 0.14072289, 0.14082283, 0.14058594, 0.13977806, 0.13955595, 0.13998236, 0.1400764,  0.1399636,  0.14025062, 0.14074247, 0.14094831, 0.14078569, 0.14001536, 0.13895717]
>>> numpy.mean(a)
0.140394615
>>> x = numpy.mean(a)
>>> print x
0.140394615
>>> numpy.__version__
'1.9.2'

お役に立てば幸いです。

1
Diljot