log10値を返す関数があります。それらを正規数に変換すると、オーバーフローエラーが発生します。
OverflowError：（34、'数値結果が範囲外です'）
ログの値を確認しましたが、このエラーはたとえば508.038057662で発生します。
Pythonは簡単に10**509を実行しますが、このエラーは小数点がレジスターをオーバーフローしていることが原因であると考えられます。そのため、numpy.float64をこのように使用してみました。
result = np.array([ (10**multiplicity(timeseries,om,ph,bins,pos_arr)) for ph in np.linspace(0,twopi,num = bins+1)], dtype = np.float64)
エラーは同じです。float64が間違っていると宣言していますか？
ここで、 multiplicity（）はlog10値を返す関数です。値の「リスト」が必要です。
Pythonは簡単に10**509を実行しますが、このエラーは小数点がレジスターをオーバーフローしていることが原因であると考えられます。
問題は「小数点がオーバーフローする」ことではなく、使用しているデータ型が原因です。
Pythonは10**509を計算できます。これはlong、これらの精度が無制限であるためです。
>>> type(10**509)
<type 'long'>
ただし、この結果は大きすぎてfloat：に格納できません。
>>> float(10**509)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
OverflowError: long int too large to convert to float
最大値floatは非常に簡単に確認できます。
>>> import sys
>>> sys.float_info.max
1.7976931348623157e+308
この質問を見ると、Numpyfloat64の値の範囲は標準と同じであるfloatため、代わりにそれを使用しても問題は解決しません。
代わりに、 mpmathやbigfloatなどの任意精度の浮動小数点を提供するサードパーティモジュールの1つを使用する必要があります。