我正在尝试实现一个快速熵计算一个浮动的概率列表。
我尝试使用numpy内置的屏蔽功能来屏蔽零，而不是循环遍历一个列表，每次都检查是否为零。它工作得非常好，除非我尝试将它放入一个函数中，在这一点上它会崩溃。有什么建议吗？

# Works fine!!
distribution = np.array([0.20, 0.3, 0.25, 0.25, 0])

log_dist = np.log2(distribution, out=np.zeros_like(distribution), where=(distribution!=0))
entropy = -np.sum(distribution * log_dist)

print(entropy)

# Breaks!
def calculate_entropy(distribution):
    
    log_dist = np.log2(distribution, out=np.zeros_like(distribution), where=(distribution!=0))
    entropy = -np.sum(distribution * log_dist)
    
    return entropy

calculate_entropy([0.20, 0.3, 0.25, 0.25, 0])

输出：nan
错误信息：/var/文件夹/bt/vk3t9rnn2jz5d1wgj2rc3v200000gn/T/我的内核_61321/2272953976.py：3：运行时警告：在log2中遇到被零除的情况log_dist = np.log2（分布，输出= np. zeros_like（分布），其中=（分布!= 0））/var/文件夹/bt/vk3t9rnn2jz5d1wgj2rc3v200000gn/T/ipykernel_61321/2272953976.py：4：运行时警告：在乘数熵=-np. sum（分布 * log_dist）中遇到无效值
我原以为功能会完全一样，我错过了什么？