为何np.sum([-np.Inf, +np.Inf])会触发无效值reduce警告？

触发警告的场景 #

执行命令：

python -c "import numpy as np; print(np.sum([-np.Inf, +np.Inf]))" 

得到输出：

numpy\core\fromnumeric.py:86: RuntimeWarning: invalid value encountered in reduce
  return ufunc.reduce(obj, axis, dtype, out, **passkwargs)
nan

疑问点 #

• 执行以下两个命令均无警告，说明警告并非由 Inf 本身导致：

  python -c "import numpy as np; print(np.sum([-np.Inf, -np.Inf]))" 
  

  python -c "import numpy as np; print(np.sum([+np.Inf, +np.Inf]))" 
  

• 执行以下命令也无警告，说明警告并非由 NaN 结果导致：

  python -c "import numpy as np; print(np.sum([np.nan, np.nan]))"   
  

警告触发原因 #

正无穷加负无穷属于 IEEE 754 标准定义的无效运算（invalid operation），NumPy 在检测到这类运算时会抛出 RuntimeWarning。而两个同号无穷相加结果仍是同号无穷，属于合法运算；两个 NaN 相加结果为 NaN，但这类运算不属于「无效运算」范畴，因此都不会触发警告。

保留 NaN 结果的同时消除警告的方法 #

有两种实用方式：

1. 临时抑制特定警告：使用 NumPy 的 errstate 上下文管理器，仅屏蔽无效运算类警告，不影响其他类型的警告提示：

python -c "import numpy as np; with np.errstate(invalid='ignore'): print(np.sum([-np.Inf, +np.Inf]))"

2. 全局调整警告设置：如果需要长期屏蔽这类警告，可以全局修改 NumPy 的错误处理配置：

python -c "import numpy as np; np.seterr(invalid='ignore'); print(np.sum([-np.Inf, +np.Inf]))"

注意：第二种方式会全局屏蔽所有「无效运算」类型的警告，使用前需确认不会遗漏其他需要关注的异常场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bers