修改numpy数组以返回“nan”越界？答案

【问题标题】：modify numpy array to return `nan` out of bounds?修改numpy数组以返回“nan”越界？
【发布时间】：2019-10-22 22:21:20
【问题描述】：

无论如何创建一个numpy数组，当索引超出范围时返回np.nan？例如

x = np.array([1,2,3])
x[1] # 2
x[-2] # np.nan
x[5] # np.nan

我找到的最接近的东西是np.pad。

我知道我可以编写一个包装类，但我想知道是否有任何有效的 numpy 方法可以做到这一点。

【问题讨论】：

x[-2] 有效吗？ Numpy 支持负索引。是否要覆盖此功能？
这似乎是 scipy 人必须添加到 numpy 中的东西。我不认为 numpy 有这个选项。您可以使用 try 和 except，如果找不到索引，则返回 np.nan 或类似的东西。这是我现在唯一能想到的。
你为什么不直接try except
@J.Doe：不能。负索引在 numpy 中有效
啊我现在明白了，你想禁用负索引。在这种情况下，我认为您需要一个包装器，就像this answer 和__getitem__ 一样，您还可以手动或使用try/except 检查索引是否超出范围。我不认为你可以猴子补丁 np.ndarray。

标签： python numpy

【解决方案1】：

In [360]: x = np.array([1,2,3])                                                                        
In [361]: x[1]                                                                                         
Out[361]: 2

np.take 允许您使用模式控制进行索引。如果索引超出范围，默认是引发错误（有关其他选项，请参阅文档）：

In [363]: np.take(x,1)                                                                                 
Out[363]: 2
In [364]: np.take(x,-2)                                                                                
Out[364]: 2
In [365]: np.take(x,5)                                                                                 
----
IndexError: index 5 is out of bounds for size 3

您可以编写一个小函数，将其包装在 try/except 中，在 IndexError 的情况下返回 np.nan。

请记住，np.nan 是浮点数，而您的示例数组是整数 dtype。

【讨论】：

【解决方案2】：

你有很多选择：

只需在代码中插入 try/except 即可。
创建一个继承自 np.array 的类并重新定义索引运算符以实现该行为
编写一个执行 try/except 的简单函数

我喜欢第一堂课。

【讨论】：