numpy - 在 numpy 数组之外索引时的默认值，即使是非平凡的索引

Question

是否可以在不抛出 IndexError 的情况下从 nd 数组中查找条目？ ?

我希望是这样的:

>>> a = np.arange(10) * 2
>>> a[[-4, 2, 8, 12]]
IndexError
>>> wrap(a, default=-1)[[-4, 2, 8, 12]]
[-1, 4, 16, -1]

>>> wrap(a, default=-1)[200]
-1

或者可能更像 get_with_default(a, [-4, 2, 8, 12], default=-1)
有没有一些内置的方法来做到这一点？我可以要求 numpy 不要抛出异常并返回垃圾，然后我可以用我的默认值替换它吗？

Answer 1

np.take与 clip模式，有点这样做

In [155]: a
Out[155]: array([ 0,  2,  4,  6,  8, 10, 12, 14, 16, 18])

In [156]: a.take([-4,2,8,12],mode='raise')
...
IndexError: index 12 is out of bounds for size 10

In [157]: a.take([-4,2,8,12],mode='wrap')
Out[157]: array([12,  4, 16,  4])

In [158]: a.take([-4,2,8,12],mode='clip')
Out[158]: array([ 0,  4, 16, 18])

除非您对返回值没有太多控制权 - 这里索引 12 返回 18，最后一个值。并将 -4 视为另一个方向的越界，返回 0。

添加默认值的一种方法是填充 a第一的

In [174]: a = np.arange(10) * 2
In [175]: ind=np.array([-4,2,8,12])

In [176]: np.pad(a, [1,1], 'constant', constant_values=-1).take(ind+1, mode='clip')
Out[176]: array([-1,  4, 16, -1])

不是很漂亮，而是一个开始。