Python numpy函数的默认值是什么，其中=False？

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版本1.7中的新功能。 接受与操作数一起广播的布尔数组。True值表示在该位置计算ufunc，False值表示将该值单独保留在输出中

当没有给出out时，默认行为是什么

我观察到一些行为，这对我来说真的没有意义：

import numpy as np
a,b = np.ones((2,2))
np.add(a,b,where = False) #returns 0
np.exp(a, where = False)  #returns 1
np.sin(a, where = False)  #returns 1
np.sign(a, where = False) #returns 0
np.reciprocal(a, where = False) #returns 0

有人知道潜在的原因/行为吗？ 特别是np.interactive没有真正意义，因为倒数值永远不可能是0

编辑：行为更加复杂：

a,b = np.ones(2)
np.add(a,b,where = False) #returns 6.0775647498958414e-316
a,b = 1,1
np.add(a,b, where = False) #returns 12301129, 
#running this line several times doesn't give the same result every time...

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我使用的是Numpy版本1.11.1

它看起来像垃圾，因为它就是垃圾收集的内存

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无论调用什么函数，都会留出一块内存来放入结果，但决不会将任何结果放在那里，因为where=False。您从np.empty获得的值与从np.empty获得的值相同，也就是说，在函数分配内存块之前，内存块中存在任何垃圾

它看起来像垃圾，因为它就是垃圾收集的内存

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无论调用什么函数，都会留出一块内存来放入结果，但决不会将任何结果放在那里，因为where=False。您从np.empty获得的值与从np.empty获得的值相同，也就是说，在函数分配内存块之前，内存块中存在任何垃圾

您的第一行引发ValueError；其他的台词看起来也很尴尬。你能做一个实际的可运行的例子来测试吗？注：这可能是我的理解，但False不是布尔数组。也许函数将其强制转换为1，但文档中没有说明。我无法重现您的问题：第二个问题引发ValueError：请求对迭代器操作数进行自动分配，并将其标记为可读，但启用了无延迟分配的缓冲。这是针对NUMPY1.13的。有趣的事实：NUMPY1.11的同一行不会引发异常，但返回-1.4916681462400413e-154。绝对小于np.finfonp.float64.eps，因此为0，但不是整数。这很棘手，因为where with out根本没有多大意义，因为ufunc标识和0作为返回数组中的默认值都没有任何意义。我猜这只是分配一个np.empty_likea out数组，然后你会被随机值卡住，特别是如果你定义where=False并且没有在新创建的数组中放入任何值；其他的台词看起来也很尴尬。你能做一个实际的可运行的例子来测试吗？注：这可能是我的理解，但False不是布尔数组。也许函数将其强制转换为1，但文档中没有说明。我无法重现您的问题：第二个问题引发ValueError：请求对迭代器操作数进行自动分配，并将其标记为可读，但启用了无延迟分配的缓冲。这是针对NUMPY1.13的。有趣的事实：NUMPY1.11的同一行不会引发异常，但返回-1.4916681462400413e-154。绝对小于np.finfonp.float64.eps，因此为0，但不是整数。这很棘手，因为where with out根本没有多大意义，因为ufunc标识和0作为返回数组中的默认值都没有任何意义。我猜这只是分配一个np.empty_likea out数组，然后你会被随机值卡住，特别是当你定义where=False并且没有在新创建的数组中放入任何值时。