RuntimeWarning: Mean of empty slice.

这个警告通常是由于对一个空的数组或切片进行了均值计算而引起的。在Python中，对于空的数组或切片，调用`np.mean()`或`np.average()`等函数会返回`NaN`，并且会发出`RuntimeWarning: Mean of empty slice`警告。

解决此问题的方法包括：

1. 在计算均值之前，检查数组或切片是否为空。可以使用`if`语句来检查，例如：

if len(my_array) > 0:
    my_mean = np.mean(my_array)
else:
    my_mean = 0

2. 在计算均值时，通过指定`nanmean()`函数来避免`NaN`值。这将忽略空值并返回有效值的均值。例如：

my_mean = np.nanmean(my_array)

请注意，使用`nanmean()`函数可能会导致结果不同，因为它将忽略`NaN`值。这是根据具体情况而定的，需要根据实际需求进行判断。

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这个问题通常出现在使用numpy库的mean函数时，输入的数组为空数组或包含空的子数组。要解决这个问题，可以先检查输入数组是否为空，如果为空则可以添加默认值或避免调用mean函数，如果输入数组含有空子数组也可以采用过滤方式去掉这些子数组再进行计算。还可以使用numpy.nanmean函数来计算不包含NaN值的平均值。

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这个警告信息通常是由于计算的数组为空导致的，需要检查一下输入的数据是否有缺失值或者数据类型不匹配等问题。如果确定输入的数据没有问题，可以使用try-except语句来捕获这个警告并进行处理，例如可以将params_variance设置为0或者使用其他的默认值，示例代码如下：

import warnings

with warnings.catch_warnings():
    warnings.simplefilter("ignore", category=RuntimeWarning)
    params_variance = 0
    try:
        params_variance = (residuals[k_params_ma:] ** 2).mean()
    except RuntimeWarning:
        pass