python - where in numpy 的负面预期效果是什么？

Question

据我了解 numpy 的 negative 函数的文档，它的 where 选项允许您保留一些数组组件未取反:

>>> import numpy as np
>>> np.negative(np.array([[1.,2.],[3.,4.],[5.,6.]]), where=[True, False])
array([[-1., 2.],
       [-3., 4.],
       [-5., 6.]])

但是，当我尝试时，这些值似乎(几乎)被归零了:

>>> import numpy as np
>>> np.negative(np.array([[1.,2.],[3.,4.],[5.,6.]]), where=[True, False])
array([[-1.00000000e+000,  6.92885436e-310],
       [-3.00000000e+000,  6.92885377e-310],
       [-5.00000000e+000,  6.92885375e-310]])

那么我应该如何查看where选项呢？

Answer 1

文档这样描述where:

Values of True indicate to calculate the ufunc at that position, values of False indicate to leave the value in the output alone.

让我们尝试使用 out 参数的示例:

x = np.ones(3)
np.negative(np.array([4.,5.,6.]), where=np.array([False,True,False]), out=x)

这会将 x 设置为 [1., -5., 1.]，并返回相同的值。

一旦您意识到“单独保留输出中的值”字面意思是输出值“无关紧要”，而不是“与输入相同”(后一种解释是我如何也是第一次阅读)。

当您指定 where 而不是 out 时，问题就出现了。显然，“ufunc machinery ”(在 the implementation of np.negative() 中不可见)创建了一个空 输出数组，这意味着值是不确定的。因此 where 为 False 的位置将具有未初始化的值，可以是任何值。

这对我来说似乎很不对，但是有一个 NumPy issue去年提交过，然后关闭。它似乎不太可能改变，因此您必须解决它(例如，通过使用 zeros 自己创建输出数组)。