【numpy】0除算のwarningを回避する

自分でプログラムを書いているときに迷った部分なので、メモとして書き残しておきます。
もっと良い対処法をご存知でしたら、ご指摘をお願いします。

※環境

• Python 3.7.5
• numpy 1.18.1

numpyの0除算

Pythonで通常の0除算を行うとZeroDivisionErrorが発生します。

try:
    divided = 1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print(f'ZeroDivisionError: {e}')

# -> ZeroDivisionError: division by zero

一方、numpyで0除算を行うとRuntimeWarningが発生しますが、処理が止まることなく結果が出力されます。

import numpy as np

divided = 1 / np.array(0)
print(devided)
# -> inf
# -> RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide

1 / np.array(0)の計算結果は、numpyで無限大を表すオブジェクトnumpy.infになります。
警告は出してくれるけど処理が止まるわけではないので、中途半端な感じです。おそらく、「一応計算できるけど、警告を出しておくよ。どうするかは任せるよ」と使用者に委ねられているのではないでしょうか。
そこで、処理を止めたい場合と、処理を許容して警告を無視する場合にどうするか考えてみます。

warnings.simplefilterを使う

warnings.simplefilterを使えば、RuntimeWarningを例外扱いにしたり、無視扱いにすることができます。

• 例外扱いにして処理を止めたいとき

import warnings
import numpy as np
warnings.simplefilter('error', category=RuntimeWarning)  # RuntimeWarningを例外扱いに設定

a = np.array(0)  # 0 が入ることを想定していない変数
divided = 1 / a
print(divided)

# -> RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide
# divided = 1 / aで処理が止まり、print(divided)が実行されない

• 計算を許容して警告を無視したいとき

import warnings
import numpy as np
warnings.simplefilter('ignore', category=RuntimeWarning)  # RuntimeWarningを無視扱いに設定

a = np.array(0)  # 0 が入ってもよい変数
divided = 1 / a
print(divided)

# -> inf
# 警告が出ず、処理が続行される

しかし、このとき0除算以外のRuntimeWarningにも制御が適用されるため、特に無視する場合にはバグを補足できなくなる危険性があります。そこで、別の方法を考えます

numpy.seteerを使う

(コメントによるご指摘を受け、numpy.seteerを追記しました。)
numpy.seteerを使えば、より細かいWarningの制御を設定できます。

※以下、例外扱いにするときも無視扱いにするときもほぼ同様のため、無視扱いするときのソースコードのみを記載します。

import numpy as np
np.seterr(divide='ignore')  # 0除算のRuntimeWarningのみを無視扱いとする

a = np.array(0)
divided = 1 / a
print(divided)

# -> inf

これで、0除算のみに制御を加えることができました。warningsをimportする煩雑さも解消されています。
しかし、この場合ソースコード全体にこの制御が適用されます。できれば、制御のスコープを最小限にしたいです。
除算の前後でnumpy.seterrを書いて制御を切り替えてもいいのですが、もっとスマートな記述を考えます。

numpy.errstateを使う

（こちらも、コメントによるご指摘から追記した部分です）

numpy.errstateを使うことで、コンテキストマネージャーによる制御が可能になります。

import numpy as np

a = np.array(0) 
with np.errstate(divide='ignore'):  # withスコープ内のみ制御を適用する
    divided = 1 / a
print(divided)
# -> inf

divided = 1 / a  # 無視扱いのスコープ外なので、RuntimeWarningが発生する
# -> RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide

こうすることで制御変更のスコープを小さくし、他の箇所の（許可していない）0除算によるバグを補足できます。

例では分かりやすさのため数値の除算を考えましたが、配列の除算も同様に制御できます。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 0]) 
with np.errstate(divide='ignore'):  # withスコープ内のみ制御を適用する
    divided = 1 / a
print(divided)
# -> [1.  0.5 inf]

1つの数値を除算する場合単純にif文を書けばいいのですが、配列の場合それが難しいので、この制御方法が活躍すると思います。
※配列の要素一つ一つをif文で判定するのはナンセンスだと思っています。可能な限り避けたいです。

おまけ

当初、numpy.errstateを知らず、次のような書き方を考えました。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 0])
divided = np.full(len(a), np.inf)  # 全ての要素がnp.infの配列を作っておく
nonzero_indices = np.where(a != 0)[0]  # aの0以外の要素を持つindexの配列
divided[nonzero_indices] = 1 / a[nonzero_indices]  # nonzero_arrayの要素だけ除算に書き換える

print(divided)
# -> [1.  0.5 inf]

0除算のみの警告を回避したかったのですが、冗長感ありますね。
numpy.errstateのような便利メソッドを覚えて使いこなせるようになりたいです。