Numpy函数在使用np.where（）时提供意外输出

Question

我的问题的小介绍。 我想用numpy在dB中绘制一个声音文件。因为负数，仅仅做20 * np.log10(arr)是不起作用的。 所以我在考虑使用np.where()。因为np.where()是ufunc的一部分，所以我只想这样做（比使用括号更容易阅读）

我在这方面遇到了一些困难（通过一个小的随机数测试得到了意想不到的结果）。所以我更新到了numpy的最新版本（以前是1.18.x，现在是1.19.1）。
我还将Spyder更新为4.1.4

因此，我在控制台中执行以下步骤进行检查。 我还为一些步骤添加了注释

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.round(np.random.rand(10) * 3, 0)

In [3]: a
Out[3]: array([2., 1., 2., 1., 1., 3., 2., 0., 2., 1.])

In [4]: tf = np.where(a==2, True, False)

In [5]: b = np.power(a,3, where=np.where(a==2, True, False))
In [6]: b
Out[6]: 
array([8.        , 1.42180731, 8.        , 1.31799691, 1.01436297,
       2.82985094, 8.        , 0.35036821, 8.        , 0.73520376])

In [7]: np.power(a,3, where=tf)
Out[7]: array([8., 1., 8., 1., 1., 3., 8., 0., 8., 1.])

In[8]: np.power(a,3, where=np.where(a==2, True, False))
Out[8]: array([8., 1., 8., 1., 1., 3., 8., 0., 8., 1.])

因此，当在控制台中进行计算时，它看起来很好，但当使用变量时，原始值会出错

In[9]: b=np.power(a,3, where=tf)

In[10]: b
Out[10]: 
array([8.        , 1.42180731, 8.        , 1.31799691, 1.01436297,
       2.82985094, 8.        , 0.35036821, 8.        , 0.73520376])

In[11]: np.log10(a, where=np.where(a>2, True, False))
Out[11]: 
array([8.        , 1.42180731, 8.        , 1.31799691, 1.01436297,
       0.47712125, 8.        , 0.35036821, 8.        , 0.73520376])

由于奇怪的结果，我检查了a是否仍然正确

In[12]: a  # Check if a still right
Out[12]: array([2., 1., 2., 1., 1., 3., 2., 0., 2., 1.])

看起来是的。所以我下一步就尝试了。检查发生了什么：

In[13]: np.log10(a, where=np.where(a>2, True, False))
Out[13]: 
array([2.        , 1.        , 2.        , 1.        , 1.        ,
       0.47712125, 2.        , 0.        , 2.        , 1.        ])

In[14]: c = np.log10(a, where=np.where(a>2, True, False))

In[15]: c
Out[15]: 
array([2.        , 1.        , 2.        , 1.        , 1.        ,
       0.47712125, 2.        , 0.        , 2.        , 1.        ])

不知何故，在c（log10）的帮助下，一切正常。所以我删除了b（我使用spyder，所以我从变量浏览器中删除了它）。 然后我重新创建了b

In[16]: b = np.power(a, 3, where=np.where(a==2, True, False))

In[17]: b
Out[17]: array([8., 1., 8., 1., 1., 3., 8., 0., 8., 1.])

In[18]: b1 = np.power(a, 3, where=tf)

In[19]: b1
Out[19]: 
array([8.00000000e+000, 1.82804289e-322, 8.00000000e+000, 0.00000000e+000,
       0.00000000e+000, 6.52741159e-038, 8.00000000e+000, 7.63251534e+169,
       8.00000000e+000, 1.23967276e+224])

所以我不明白为什么会这样。我做错什么了吗？（如果是，请解释）。这是Numpy中的一个bug吗

编辑：我在多台笔记本电脑上出现过错误。所以我创建了一个小脚本，如果它在你的pc/笔记本电脑上，该怎么做呢。在脚本之前，我在我所有的机器上使用anaconda，如果这很重要的话

a = np.round(np.random.rand(10) * 3, 0)
tf = np.where(a==2, True, False)
b = np.power(a, 3, where=np.where(a==2, True, False))
b1 = np.power(a, 3, where=tf)
c = np.log10(a, where=np.where(a>2, True, False))

bits = 16
linarr = np.arange(2 ** bits) - 2 ** (bits - 1)
logarr = np.copy(linarr)
logarr = 20 * np.log10(logarr, where=np.where(linarr > 0, True, False))

我希望至少在logarr我得到了以下方向的东西array([-32768, -32767,-32766, ... , 0, ... 90.3085, 90.3087])，但我得到了array([1.76e-314, 1.72-314, 2.12e-312, ... , 0, ... 90.3085, 90.3087])