将 Numpy 数组转换为 np.int_ 在多次重复后抛出 RuntimeWarning

问：

我遇到了一个奇怪的行为，对此我没有很好的解释。 在一个函数中，我对复制的数组执行一些操作。当我运行此代码一次时没有问题。但是，当我在 for 循环中使用相同的输入调用函数时，出现以下错误：numpynumpy

RuntimeWarning: invalid value encountered in cast histogram 
= ((histogram / histogram.sum()) * INT_CASTER).astype(np.int64)

是 m x m 形状，作为 dtype。 是一个 n x m x m 张量，包含所有单独的直方图。每个总和> 0，因此除以 0 的误差会很奇怪。 这些直方图是从外部数据生成的每个函数调用。我不确定如何避免这种行为。我也尝试过避免这个错误。这仅部分有帮助，我现在可以连续调用该函数几次而不会出现错误，但是调用超过 5 次时，此错误再次出现。如果没有，错误已经在两次迭代后出现。histogramndarraynp.float64histogramshistogramdel histogramsdel

功能如下：

def _normalize_cast_int(histograms: NDArray[np.float64]) -> NDArray[np.int64]:
    int_histograms = np.empty(histograms.shape, dtype=np.int64)

    instances = histograms.shape[0]
    for i in range(instances):
        histogram = histograms[i].copy()
        histogram = ((histogram / histogram.sum()) * INT_CASTER).astype(np.int64)

        error = INT_CASTER - histogram.sum()
        mask = np.zeros(shape=histogram.size, dtype=np.int64)
        mask[:error] += 1
        np.random.seed(42)
        np.random.shuffle(mask)
        int_histograms[i] = histogram + np.reshape(mask, (-1, histogram.shape[0]))

    return int_histograms