如果类型正确，将输入数组作为可选输出参数提供给 numpy 中的 ufunc 通常是否安全？例如，我已经验证了以下工作:
>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1.2, 3.4, 4.5])
>>> np.floor(arr, arr)
array([ 1., 3., 4.])
数组类型必须与输出兼容或相同(对于 numpy.floor() 是 float )，否则会发生这种情况:
>>> arr2 = np.array([1, 3, 4], dtype = np.uint8)
>>> np.floor(arr2, arr2)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: ufunc 'floor' output (typecode 'e') could not be coerced to provided output parameter (typecode 'B') according to the casting rule ''same_kind''
那么，如果数组的类型正确，就地应用 ufunc 通常安全吗？还是 floor() 是个特例？文档没有说清楚，以下两个与问题有切线关系的线程也没有说清楚:
编辑:
作为一阶猜测，根据 http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/c-info.ufunc-tutorial.html 上的教程，我认为它通常是安全的，但并不总是安全的。 .在计算期间使用输出数组作为中间结果的临时保存器似乎没有任何限制。虽然 floor() 和 ciel() 可能不需要临时存储，但更复杂的函数可能需要。话虽这么说，整个现有的库都可以考虑到这一点。
最佳答案
numpy 函数的out 参数是写入结果的数组。使用 out 的主要优点是避免在不必要的地方分配新内存。
将函数的输出写到与输入相同的数组上是否安全？没有通用的答案，这取决于功能在做什么。
这里有两个类 ufunc 函数的例子:
In [1]: def plus_one(x, out=None):
...: if out is None:
...: out = np.zeros_like(x)
...:
...: for i in range(x.size):
...: out[i] = x[i] + 1
...: return out
...:
In [2]: x = np.arange(5)
In [3]: x
Out[3]: array([0, 1, 2, 3, 4])
In [4]: y = plus_one(x)
In [5]: y
Out[5]: array([1, 2, 3, 4, 5])
In [6]: z = plus_one(x, x)
In [7]: z
Out[7]: array([1, 2, 3, 4, 5])
函数shift_one:
In [11]: def shift_one(x, out=None):
...: if out is None:
...: out = np.zeros_like(x)
...:
...: n = x.size
...: for i in range(n):
...: out[(i+1) % n] = x[i]
...: return out
...:
In [12]: x = np.arange(5)
In [13]: x
Out[13]: array([0, 1, 2, 3, 4])
In [14]: y = shift_one(x)
In [15]: y
Out[15]: array([4, 0, 1, 2, 3])
In [16]: z = shift_one(x, x)
In [17]: z
Out[17]: array([0, 0, 0, 0, 0])
对于函数plus_one 没有问题:当参数x 和out 是同一个数组时，得到预期的结果。但是当参数 x 和 out 是同一个数组时，函数 shift_one 给出了一个令人惊讶的结果，因为数组
对于形如out[i] := some_operation(x[i])的函数，例如上面的plus_one还有函数floor, ceil, sin, cos、tan、log、conj 等，据我所知，使用参数 out 将结果写入输入是安全。
对于采用 ``out[i] := some_operation(x[i], y[i]) 形式的两个输入参数的函数，它也是安全的，例如 numpy 函数 add，乘法、减法。
其他功能，视具体情况而定。如下图所示，矩阵乘法是不安全的:
In [18]: a = np.arange(4).reshape((2,2))
In [19]: a
Out[19]:
array([[0, 1],
[2, 3]])
In [20]: b = (np.arange(4) % 2).reshape((2,2))
In [21]: b
Out[21]:
array([[0, 1],
[0, 1]], dtype=int32)
In [22]: c = np.dot(a, b)
In [23]: c
Out[23]:
array([[0, 1],
[0, 5]])
In [24]: d = np.dot(a, b, out=a)
In [25]: d
Out[25]:
array([[0, 1],
[0, 3]])
最后的评论:如果实现是多线程的，不安全函数的结果甚至可能是不确定的，因为它取决于处理数组元素的顺序。
关于python - Numpy 将输入数组作为 `out` 参数传递给 ufunc，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33398096/
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