はじめに

Pythonでの0割りの警告を回避するために、様々な方法が存在します。例えば、下記の記事が参考になります。

本記事では、numpyのdivide()関数を使った回避方法を紹介します。

方法

本記事の実装環境は、以下の通りです。

Python 3.8.1
numpy 1.23.5

本記事の実装コードはGoogle Colabこちらから確認できます。

結論として、np.divide()のwhere引数を指定することで、0割りエラーを出さずに表示できます。以下はサンプルコードです。

NumPy配列での方法

NumPy配列での0割りがある場合の例です。

numpy配列でのサンプル

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([10, 10, 0])
zero_div_values = np.zeros_like([0., 0., 0.])

divided = np.divide(a, b, out=zero_div_values, where=(b!=0))

print('a =', a)
print('b =', b)
print('a/b =', divided)

出力

a = [1 2 3]
b = [10 10  0]
a/b = [0.1 0.2 0. ]

コードの説明

zero_div_valuesに0割りが発生した場合の値を入れます。
np.divide()のout引数にzero_div_valuesを入れます。out引数に指定した型が戻り値の型になります。割り算なので、zero_div_valuesの配列はint型では使用できません。
(なお、out引数を何も指定しない場合は、where条件がFalseの時はa値が使われます。)
np.divide()のwhere引数を使用して、0割りの条件を指定します。where=(b!=0)とすると、bがゼロでない場合でのみ割り算が実行され、ゼロの場合はzero_div_valueが使われます。

Pythonの変数での方法

Pythonの変数を使った場合について説明します。

Pythonの変数でのサンプル

import numpy as np

a = 1
b = 0
zero_div_value = np.array([0.])

divided = np.divide(a, b, out=zero_div_value, where=(b!=0))
divided_val = divided[0]

print('a =', a)
print('b =', b)
print('a/b =', divided_val)

出力

a = 1
b = 0
a/b = 0.0

out引数に適当な値を入れる際は、zero_div_valueにNumPyの配列を使う必要があります。その他は、NumPy配列での例と同様です。

補足

なお、np.where()を使用する方法でも同様の処理が行えますが、警告が表示される点に留意してください。

np.where()だとwarningが出てしまうコード

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([10, 10, 0])

divided = np.where(b != 0, a / b, 0)

出力

<ipython-input-60-cb56d63d9de7>:7: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
  divided = np.where(b != 0, a / b, 0)

まとめ

Pythonでの0割り警告を回避するために、NumPyのnp.divide()関数を使用する方法を紹介しました。

本記事が誰かの役に立てば幸いです。

参考資料