我想采用numpy数组的自然对数，但根本不计算0条目的对数。即我想在numpy数组上实现约定log（0）= 0。
import numpy as np
import timeit
foo = np.random.rand(500)
%timeit np.log(foo)
%timeit np.log(foo,where=foo>0)
对于第一次调用，这会产生
最慢的跑步比最快跑的时间长12.63倍。这可以 表示正在缓存中间结果。 100000循环，最好的 3：每循环2.06μs
对于第二个电话，我们得到
最慢的跑步时间长了8.35倍 最快的。这可能意味着正在缓存中间结果。 100000次循环，最佳3次：每循环4.31μs
因此，避免使用0（即使在这种情况下阵列中没有零）也要贵得多。如果我们查看稀疏数组，这显然是不同的，但即使在非稀疏情况下，是否有更有效的方法来避免零？