以下代码总是提示错误ZeroDivisionError: float division by zero，怎么解决import numpy as np from scipy.optimize import minimize_scalar # 定义似然函数 def likelihood(r): return -np.log(2 * np.pi) - 0.5 * np.log(1 - r**2) - 0.5 * (1**2 - 2 * r * 1 * 2 + 2**2)/ (1 - r**2) bounds = (0.5, 0.7) # 最大似然估计 result = minimize_scalar(lambda r: -likelihood(r),method='brent',bounds=bounds) print(result)这段代码总是提示错误

这个错误的原因在于在计算似然函数时，分母可能为零，导致了除以零错误。

你可以尝试以下两种方法来解决这个问题：

方法一：

在计算似然函数时，将分母加上一个非常小的数，例如 `1e-10`，以避免分母为零的情况。修改后的代码如下：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize_scalar

# 定义似然函数
def likelihood(r):
    return -np.log(2 * np.pi) - 0.5 * np.log(1 - r**2 + 1e-10) - 0.5 * (1**2 - 2 * r * 1 * 2 + 2**2)/ (1 - r**2 + 1e-10)

bounds = (0.5, 0.7)

# 最大似然估计
result = minimize_scalar(lambda r: -likelihood(r), method='brent', bounds=bounds)

print(result)

方法二：

检查一下分母是否为零的情况，并在这种情况下返回一个非常大的数，例如 `1e10`，以避免除以零错误。修改后的代码如下：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize_scalar

# 定义似然函数
def likelihood(r):
    if 1 - r**2 == 0:
        return 1e10
    return -np.log(2 * np.pi) - 0.5 * np.log(1 - r**2) - 0.5 * (1**2 - 2 * r * 1 * 2 + 2**2)/ (1 - r**2)

bounds = (0.5, 0.7)

# 最大似然估计
result = minimize_scalar(lambda r: -likelihood(r), method='brent', bounds=bounds)

print(result)

这两种方法都可以避免除以零错误，但是方法一更加简单，并且适用于更广泛的情况。