При работе с NumPy могут возникнуть различные типы ошибок. Вот некоторые распространенные типы ошибок и соответствующие им методы с примерами кода для их обработки:

1. Ошибка значения:

   • Описание: возникает, когда функция получает входные данные, выходящие за рамки ожидаемого диапазона или типа.
   • Пример:

     import numpy as np
     try:
      arr = np.array(['1', '2', '3'], dtype=int)  # Raises ValueError
     except ValueError as e:
      print("ValueError occurred:", str(e))

2. Ошибка индекса:

   • Описание: поднимается, когда индекс выходит за пределы допустимого диапазона.
   • Пример:

     import numpy as np
     try:
      arr = np.array([1, 2, 3])
      print(arr[3])  # Raises IndexError
     except IndexError as e:
      print("IndexError occurred:", str(e))

3. Ошибка типа:

   • Описание: возникает, когда операция выполняется над объектом неподходящего типа.
   • Пример:

     import numpy as np
     try:
      arr1 = np.array([1, 2, 3])
      arr2 = np.array('4')  # Raises TypeError
      arr3 = arr1 + arr2  # Raises TypeError
     except TypeError as e:
      print("TypeError occurred:", str(e))

4. Ошибка памяти:

   • Описание: вызывается, когда недостаточно памяти для завершения операции.
   • Пример:

     import numpy as np
     try:
      arr = np.zeros((109, 109))  # Raises MemoryError for large arrays
     except MemoryError as e:
      print("MemoryError occurred:", str(e))

Это всего лишь несколько примеров из множества возможных ошибок, с которыми вы можете столкнуться при использовании NumPy. Важно внимательно прочитать сообщение об ошибке и обратиться к документации NumPy за конкретными методами обработки ошибок.