Как мне поймать предупреждение numpy, как будто это исключение (не только для тестирования)?

Похоже, что ваша конфигурация использует параметр print для numpy.seterr:

>>> import numpy as np
>>> np.array([1])/0   #'warn' mode
__main__:1: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
array([0])
>>> np.seterr(all='print')
{'over': 'warn', 'divide': 'warn', 'invalid': 'warn', 'under': 'ignore'}
>>> np.array([1])/0   #'print' mode
Warning: divide by zero encountered in divide
array([0])

Это означает, что предупреждение, которое вы видите, не является настоящим предупреждением, а просто некоторыми символами, напечатанными в stdout (см. документацию для seterr). Если вы хотите поймать его, вы можете:

1. Используйте numpy.seterr(all='raise'), который напрямую вызовет исключение. Однако это изменяет поведение всех операций, так что это довольно большое изменение в поведении.
2. Используйте numpy.seterr(all='warn'), который преобразует напечатанное предупреждение в реальное предупреждение, и вы сможете использовать приведенное выше решение для локализации этого изменения в поведении.

Когда у вас действительно есть предупреждение, вы можете использовать модуль warnings для управления тем, как следует обрабатывать предупреждения:

>>> import warnings
>>> 
>>> warnings.filterwarnings('error')
>>> 
>>> try:
...     warnings.warn(Warning())
... except Warning:
...     print 'Warning was raised as an exception!'
... 
Warning was raised as an exception!

Внимательно прочитайте документацию для filterwarnings, поскольку она позволяет фильтровать только предупреждение, которое вы хотите, и другие варианты. Я бы также рассмотрел catch_warnings, который является диспетчером контекста. который автоматически сбрасывает исходную функцию filterwarnings:

>>> import warnings
>>> with warnings.catch_warnings():
...     warnings.filterwarnings('error')
...     try:
...         warnings.warn(Warning())
...     except Warning: print 'Raised!'
... 
Raised!
>>> try:
...     warnings.warn(Warning())
... except Warning: print 'Not raised!'
... 
__main__:2: Warning: 

Чтобы немного добавить к ответу @Bakuriu:

Если вы уже знаете, где может появиться предупреждение, лучше использовать numpy.errstate диспетчер контекста, а не numpy.seterr который обрабатывает все последующие предупреждения одного и того же типа одинаково, независимо от того, где они встречаются в вашем коде:

import numpy as np

a = np.r_[1.]
with np.errstate(divide='raise'):
    try:
        a / 0   # this gets caught and handled as an exception
    except FloatingPointError:
        print('oh no!')
a / 0           # this prints a RuntimeWarning as usual

Редактировать:

В моем исходном примере у меня было a = np.r_[0], но, по-видимому, в поведении numpy произошло изменение, так что деление на ноль обрабатывается по-разному в случаях, когда числитель равен нулю. Например, в numpy 1.16.4:

all_zeros = np.array([0., 0.])
not_all_zeros = np.array([1., 0.])

with np.errstate(divide='raise'):
    not_all_zeros / 0.  # Raises FloatingPointError

with np.errstate(divide='raise'):
    all_zeros / 0.  # No exception raised

with np.errstate(invalid='raise'):
    all_zeros / 0.  # Raises FloatingPointError

Соответствующие предупреждающие сообщения также различаются: 1. / 0. регистрируется как RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide, тогда как 0. / 0. регистрируется как RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide. Я не уверен, почему именно это изменение было сделано, но я подозреваю, что это связано с тем фактом, что результат 0. / 0. не может быть представлен в виде числа (numpy возвращает NaN в этом случае), тогда как 1. / 0. и -1. / 0. возвращают +Inf и -Inf соответственно согласно стандарту IEE 754.

Если вы хотите отловить оба типа ошибок, вы всегда можете передать np.errstate(divide='raise', invalid='raise') или all='raise', если хотите создать исключение для любого типа ошибки с плавающей запятой.

Чтобы уточнить ответ @Bakuriu выше, я обнаружил, что это позволяет мне поймать предупреждение во время выполнения аналогично тому, как я поймал бы предупреждение об ошибке, красиво распечатав предупреждение:

import warnings

with warnings.catch_warnings():
    warnings.filterwarnings('error')
    try:
        answer = 1 / 0
    except Warning as e:
        print('error found:', e)

Вероятно, вы сможете поэкспериментировать с размещением warnings.catch_warnings() в зависимости от того, насколько большой зонт вы хотите создать с отловом ошибок таким образом.

Удалите warnings.filterwarnings и добавьте:

numpy.seterr(all='raise')