RuntimeWarning: invalid value encountered in divide pk = 1.0*pk / np.sum(pk, axis=axis, keepdims=True)

这个错误通常是由于出现了一个除以零的操作，导致计算结果为无穷大或NaN。可能是在使用np.sum()函数时，某些元素为0，导致无法正确计算概率分布。您可以尝试在计算pk之前先检查其中是否有0元素，并将其替换为一个非零小值，例如1e-9，以避免出现除以零的错误。另外，还可以使用np.seterr()函数来忽略除以零的警告，但这并不是一个好的解决方案，因为它会隐藏真正的问题。

相关问题

RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide pk = 1.0*pk / np.sum(pk, axis=axis, keepdims=True)

这个警告是说在使用 np.true_divide 进行除法运算的时候遇到了无效的值。具体原因可能是除数或者被除数中有无穷大或者 NaN，这会导致结果无效。为了避免这个警告，可以使用 np.isinf 和 np.isnan 函数来检测并处理掉无穷大和 NaN。

这个警告的具体意思是，在计算 pk 的除法运算的时候，遇到了无效的值。这个警告可能是由于除数或者被除数中有无穷大或者 NaN 值引起的。为了避免这个警告，可以使用 np.isinf 和 np.isnan 函数来检测并处理掉无穷大和 NaN 值。

RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide rel_spectrum = np.abs(1.0 - np.cumsum(s / np.sum(s)))

这个警告通常表示出现了除以0的情况，导致计算结果为无穷大或NaN。你可以在代码中加入一些判断条件，确保分母不为0。例如：

if np.sum(s) == 0:
    rel_spectrum = np.zeros_like(s)
else:
    rel_spectrum = np.abs(1.0 - np.cumsum(s / np.sum(s)))

这样，如果分母为0，就会返回全0的数组，避免出现除以0的情况。