Python中Scipy积分遇三类警告，求适配固定t的s的正确定义

原代码与运行问题 #

用户需要计算积分，原代码如下：

import numpy as np
import scipy
from scipy import integrate

alpha = .99
t = np.linspace(0, .85, 5)
s = np.empty_like(t)
f = np.power(t - s, -alpha)
Int = integrate.simpson(f, s)
Int

运行后出现警告并返回nan：

<ipython-input-1-6b0d0757bfac>:8: RuntimeWarning: invalid value encountered in power
  f = np.power(t-s, -alpha)
/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/scipy/integrate/_quadrature.py:414: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
  h0divh1 = h0 / h1
/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/scipy/integrate/_quadrature.py:416: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
  y[slice1] * (hsum * hsum / hprod) +
nan

已知限制与尝试 #

• t固定为[0. , 0.2125, 0.425 , 0.6375, 0.85 ]，无法修改alpha、t或f的形式
• 尝试将t起始值改为1e-8，无效
• 尝试s为全0数组、全1数组，均触发警告或返回nan
• 修改f为(t+1-s)** -.99得到有效f数组，但调用integrate.simpson仍返回nan

核心疑问 #

适配上述固定t的s的正确定义是什么？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nurdan