{"id":2338,"date":"2023-07-22T17:21:17","date_gmt":"2023-07-22T17:21:17","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/runtimewarning-valore-non-valido-rilevato-in-double_scalars\/"},"modified":"2023-07-22T17:21:17","modified_gmt":"2023-07-22T17:21:17","slug":"runtimewarning-valore-non-valido-rilevato-in-double_scalars","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/runtimewarning-valore-non-valido-rilevato-in-double_scalars\/","title":{"rendered":"Come risolvere il problema: runtimewarning: rilevato valore non valido in double_scalars"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Un errore che potresti riscontrare in Python \u00e8:<\/span><\/p>\n

 runtimewarning: invalid value encountered in double_scalars\n<\/strong><\/pre>\n
 Questo errore si verifica quando si tenta di eseguire un’operazione matematica che coinvolge numeri estremamente piccoli o estremamente grandi e Python genera semplicemente un valore NaN come risultato.<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Come riprodurre l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Supponiamo di provare a eseguire la seguente operazione matematica con due array NumPy:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#define two NumPy arrays\n<\/span>array1 = np. array<\/span> ([[1100, 1050]])\narray2 = np. array<\/span> ([[1200, 4000]])\n\n#perform complex mathematical operation\n<\/span>n.p. exp<\/span> (-3*array1). sum<\/span> () \/ np. exp<\/span> (-3*array2). sum<\/span> ()\n\nRuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Riceviamo un RuntimeWarning<\/strong> perch\u00e9 il risultato al denominatore \u00e8 estremamente vicino allo zero.<\/span><\/p>\n
 Ci\u00f2 significa che la risposta al problema della divisione sar\u00e0 estremamente ampia e Python non \u00e8 in grado di gestire un valore cos\u00ec grande.<\/span><\/p>\n
 Come correggere l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
 In genere, il modo per correggere questo tipo di errore \u00e8 utilizzare una funzione speciale di un’altra libreria Python in grado di gestire valori estremamente piccoli o estremamente grandi nei calcoli.<\/span><\/p>\n
 In questo caso possiamo utilizzare la funzione logsumexp()<\/strong> della libreria SciPy:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\nfrom<\/span> scipy. special<\/span> import<\/span> logsumexp\n\n#define two NumPy arrays\n<\/span>array1 = np. array<\/span> ([[1100, 1050]])\narray2 = np. array<\/span> ([[1200, 4000]])\n\n#perform complex mathematical operation\n<\/span>n.p. exp<\/span> (logsumexp(-3*array1) - logsumexp(-3*array2))\n\n2.7071782767869983e+195\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che il risultato \u00e8 estremamente grande ma non riceviamo alcun errore perch\u00e9 abbiamo utilizzato una speciale funzione matematica della libreria SciPy progettata per gestire questi tipi di numeri.<\/span><\/p>\n
 In molti casi vale la pena cercare funzioni speciali nella libreria SciPy<\/a> in grado di gestire operazioni matematiche estreme, perch\u00e9 queste funzioni sono progettate specificamente per il calcolo scientifico.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione online completa per la funzione logsumexp()<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 I seguenti tutorial spiegano come correggere altri errori comuni in Python:<\/span><\/p>\n
 Come correggere l’errore chiave nei Panda<\/a>
 Come risolvere il problema: ValueError: impossibile convertire float NaN in int<\/a>
 Come risolvere il problema: ValueError: non \u00e8 stato possibile trasmettere gli operandi con le forme<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Un errore che potresti riscontrare in Python \u00e8: runtimewarning: invalid value encountered in double_scalars Questo errore si verifica quando si tenta di eseguire un’operazione matematica che coinvolge numeri estremamente piccoli o estremamente grandi e Python genera semplicemente un valore NaN come risultato. L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica. 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