修改numpy数组以返回nan越界吗？

Question

无论如何，要创建一个numpy数组，np.nan当索引超出范围时返回该数组？例如

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

我发现最接近的东西是np.pad。

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

Answer 1

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

np.take让您可以通过模式控制进行索引。默认情况下，如果索引越界，则引发错误（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 a 中，在 的情况下try/except返回。np.nanIndexError

请记住，这np.nan是一个浮点数，而您的示例数组是整数数据类型。