python - SciPy genextreme.fit 给出 : "RuntimeWarning: divide by zero"

Question

我正在尝试使用 SciPy 中的 genextreme 包进行 GEV 拟合。虽然我可以用它来估计参数，但我收到一条警告，指出它除以零。

我尝试拟合不同的数据集，尝试为形状参数 c 设置不同的初始值，还尝试将数据乘以例如100.这些都不起作用。我正在使用 Python 2.7.12 和 SciPy 0.17.0。

我是 Python 新手，想要对现有安装进行快速的首次测试。

代码中给出的数据大致是 Gumbel 分布 (c=0)，因为我已经在 Gumbel 图上检查了它并使用线性回归进行了 Gumbel 拟合。

import numpy as np
from scipy.stats import genextreme as gev
t=np.array([3.8482, 3.6435, 3.0417, 4.0329, 3.2967, 3.3535, 3.6179, 3.3042, 3.6164, 3.5855, 2.7932, 2.8833, 2.6513, 2.7794, 3.2649, 3.2613, 3.1736, 3.1131, 3.3896, 4.2891])
a=gev.fit(t)

根据我的线性回归，我预计形状参数接近 c=0，位置参数接近 3.15，尺度参数接近 0.39。实际结果是:

/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/stats/_continuous_distns.py:1776: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
np.sign(c)*(-g3+(g2+2*g2mg12)*g1)/((g2mg12)**(3./2.)))
/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/stats/_continuous_distns.py:1781: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
(g4+(-4*g3+3*(g2+g2mg12)*g1)*g1)/((g2mg12)**2))

但是，显然将一个值分配给 a，因为:

>>> a
(0.16458924337692377, 3.1800328240261857, 0.37894174199431357)

这些值接近我的预期，但我不明白该警告。

Answer 1

问题在于您的代码进行了一些计算，其中尝试除以零或 NaN。
您可以通过深入研究各个计算并处理零和 NaN 来解决这个问题，以便您的算法跳过它们，或者您可以执行以下操作:

import numpy as np
from scipy.stats import genextreme as gev
with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):
    t=np.array([3.8482, 3.6435, 3.0417, 4.0329, 3.2967, 3.3535, 3.6179, 3.3042, 3.6164, 3.5855, 2.7932, 2.8833, 2.6513, 2.7794, 3.2649, 3.2613, 3.1736, 3.1131, 3.3896, 4.2891])
    a=gev.fit(t)

这只是通过告诉算法忽略将被 0 或 NaN 除的值作为异常处理的一种形式来抑制警告。
注意:divide 表示除以 0，invalid 表示在 numpy 数学运算中遇到 NaN。
欲了解更多信息:https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.errstate.html