获取 numpy 数组日志但忽略 0 的最有效方法

Question

我想取一个 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

最慢的运行时间比最快的运行时间长 12.63 倍。这可能意味着正在缓存中间结果。100000 个循环，最好的 3 个：每个循环 2.06 µs

对于第二次调用，我们得到

最慢的运行时间比最快的运行时间长 8.35 倍。这可能意味着正在缓存中间结果。100000 个循环，最好的 3 个：每个循环 4.31 µs

因此，避免使用 0（即使在这种情况下数组中没有零）的成本要高得多。如果我们查看稀疏数组，这显然是不同的，但是即使在非稀疏情况下，是否有更有效的方法来避免零？