deaktivieren Warnungen stammen von scipy

Question

Als ich eine Funktion bei unterschiedlichen Parameterwerten integrieren, begegne ich häufig Fehler wie:

lsoda-- warning..internal t (=r1) and h (=r2) are 
    such that in the machine, t + h = t on the next step 
    (h = step size). solver will continue anyway 

Während ich die technischen Aspekte des Fehlers zu verstehen, ich ratlos bin, wie ich könnte unterdrücken, dass es auf stdout gedruckt wird. Ich habe in numpy.seterr() geschaut, aber wie diese Fehlermeldung aus dem zugrunde liegenden C/Fortran-Code generiert wird, hat es keine Wirkung. Und während python script.py > /dev/null wirksam ist, verbirgt es offensichtlich auch andere hilfreiche Informationen, die möglicherweise gedruckt werden.

Gibt es eine Möglichkeit, diese lsoda Warnungen und Fehler zu deaktivieren oder verhindern, dass sie auf stdout gedruckt werden?

Answer 1

Mit J.F. Sebastian's stdout_redirected können Sie stdout auf der Datei-Deskriptor-Ebene zu os.devnull umleiten.

with stdout_redirected(): 
    soln2 = integrate.odeint(f, y2, t2, mxstep = 5000) 

Außerhalb des with-statement, stdout wird noch gedruckt. Innerhalb der with-suite wird stdout unterdrückt.

Zum Beispiel ist hier Caeiro's odeint example deren lsoda Warnungen mit stdout_redirected unterdrückt werden.

import os 
import sys 
import contextlib 
import numpy as np 
import scipy.integrate as integrate 
from numpy import pi 

def fileno(file_or_fd): 
    fd = getattr(file_or_fd, 'fileno', lambda: file_or_fd)() 
    if not isinstance(fd, int): 
     raise ValueError("Expected a file (`.fileno()`) or a file descriptor") 
    return fd 

@contextlib.contextmanager 
def stdout_redirected(to=os.devnull, stdout=None): 
    """ 
    https://stackoverflow.com/a/22434262/190597 (J.F. Sebastian) 
    """ 
    if stdout is None: 
     stdout = sys.stdout 

    stdout_fd = fileno(stdout) 
    # copy stdout_fd before it is overwritten 
    #NOTE: `copied` is inheritable on Windows when duplicating a standard stream 
    with os.fdopen(os.dup(stdout_fd), 'wb') as copied: 
     stdout.flush() # flush library buffers that dup2 knows nothing about 
     try: 
      os.dup2(fileno(to), stdout_fd) # $ exec >&to 
     except ValueError: # filename 
      with open(to, 'wb') as to_file: 
       os.dup2(to_file.fileno(), stdout_fd) # $ exec > to 
     try: 
      yield stdout # allow code to be run with the redirected stdout 
     finally: 
      # restore stdout to its previous value 
      #NOTE: dup2 makes stdout_fd inheritable unconditionally 
      stdout.flush() 
      os.dup2(copied.fileno(), stdout_fd) # $ exec >&copied 


#Constants and parameters 
alpha=1/137. 
k=1.e-9  
T=40.  
V= 6.e-6 
r = 6.9673e12 
u = 1.51856e7 

#defining dy/dt's 
def f(y, t): 
     A, B, C, D, E = y 
     # the model equations 
     f0 = 1.519e21*(-2*k/T*(k - (alpha/pi)*(B+V))*A) 
     f1 = ((3*B**2 + 3*C**2 + 6*B*C + 2*pi**2*B*T + pi**2*T**2)**-1 
      *(-f0*alpha/(3*pi**3) - 2*r*(B**3 + 3*B*C**2 + pi**2*T**2*B) 
       - u*(D**3 - E**3))) 
     f2 = u*(D**3 - E**3)/(3*C**2) 
     f3 = -u*(D**3 - E**3)/(3*D**2) 
     f4 = u*(D**3 - E**3)/(3*E**2) + r*(B**3 + 3*B*C**2 + pi**2*T**2*B)/(3*E**2) 
     return [f0, f1, f2, f3, f4] 


t = np.linspace(1e-15, 1e-10, 1000000) # time grid 
y2 = [2e13, 0, 50, 50, 25] 
t2 = np.linspace(1.e-10, 1.e-5, 1000000) 

with stdout_redirected(): 
    soln2 = integrate.odeint(f, y2, t2, mxstep = 5000) 

Die Warnungen, die lsoda auf stdout schreibt, werden unterdrückt.