当我遍历列表中的每个元素时，我得到一个包含“nan”元素的列表，为什么？答案

【问题标题】：When I am iterating through each element in a list, I am getting a list with 'nan' elements, why?当我遍历列表中的每个元素时，我得到一个包含“nan”元素的列表，为什么？
【发布时间】：2020-05-10 14:48:06
【问题描述】：

我试图通过使用 for 循环遍历列表中的每个元素来将列表中的每个元素相乘。这是我的代码：

from __future__ import division
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.genfromtxt('spec.txt') #Reading in the text file
frequency_data = data[:,0] 

h = 6.626e-27 #Planck constant in erg s
c = 2.998e10 #speed of light (in vacuum) in cm/s
k = 1.381e-16 



def Bv(v,T):                
    k1 = (2.0*h)/(c**2)
    x2 = (h*v)/(k*T)
    return k1*((v**3)/(np.exp(x2) -1))

我尝试遍历列表中的每个元素
Bv(frequency_data, 2.275)。

BB_v = []

for k in range(len(frequency_data)):
    c = Bv(frequency_data, 2.275)[k]*10**17
    BB_v.append(c)

print(BB_v)

输出：

[0.0, inf, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
 nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 
 nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]

/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:7: RuntimeWarning: divide 
by zero encountered in true_divide
import sys/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:6:RuntimeWarning: 
divide by zero encountered in double_scalars

但我得到了一个包含“nan”元素的列表。为什么我会得到一个包含“nan”元素的列表？

Link to the data

【问题讨论】：

找我好像你想做for k in Bv(frequency_data, 2.275): BB_v.append(k*10**17)?
我们没有您的输入数据，请向minimal reproducible example 提供一些硬编码数据以复制您的错误并建议如何修复它。
嗨，我已经减少了我的代码并提供了输入数据。请检查。

标签： python arrays python-3.x for-loop

【解决方案1】：

这与迭代无关，因为我们可以只用一个值重现问题。

x2 的值非常接近于零，导致分母 np.exp(x2)-1 由于机器精度而在数值上等于零：

def Bv(v,T):                
    k1 = (2.0*h)/(c**2)
    x2 = (h*v)/(k*T)
    print("x2={}".format(x2))
    return k1*((v**3)/(np.exp(x2) -1)) 


print(Bv(1., 2.275))

给出结果：

x2=4.160753532182104e-28
nan

/snap/jupyter/6/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:5: RuntimeWarning: divide by zero encountered in double_scalars

为避免这种情况，您应该重写 Bv 中分数的公式，使其在数值上与 x2 的小值兼容。例如，您可以在零附近进行泰勒展开：

np.exp(x) 当 x 趋于 0 时趋于 1+x

所以 np.exp(x)-1 应该倾向于 x

【讨论】：

【解决方案2】：

看起来你的两个大问题是：

   c = Bv(...) # <-- you are overwriting the constant c here

和

    x2 = (...*...)/(k*...) # <-- you use k here instead of perhaps k1?

如果你在同一个模块中运行这一切，那么k 将是一个在你的 for 循环中定义为0 的全局变量。因此，在第一次迭代中，x2 将评估为一个零数组。这意味着返回值将是一个无穷大数组 (<float> / 0)。 c == np.array([inf, ...]) 末尾的含义。最后，这意味着在第二次迭代中，k1 的计算结果为0（<float> / c**2，其中c=inf）。这意味着您的 return 语句计算结果为 inf / 0，这会产生您的“非数字”结果。

要修复，您至少需要执行以下操作之一：

将ALL_CAPS 用于常量名称 - 更难意外覆盖它们
选择更详细的变量名称，这样您就不太可能出现名称冲突（根据常量c（光速）和临时变量c（用于存储Bv(...) 的结果）。李>
在函数中而不是在全局/模块范围内编写所有逻辑。这将有助于避免函数拾取在全局/模块范围内定义的非常量变量（例如，来自 for 循环的 k）。

其次，您需要在此语句x2 = (h*v)/(k*T) 中评估是否需要k1 或k（请参阅第二点，关于选择更详细的变量名称以避免名称冲突）。

【讨论】：