使用包含越界值的另一个数组对numpy数组进行索引

Question

给定以下数据数组：

d=np.array([10,11,12,13,14]) 

还有另一个索引数组：

i=np.array([0, 2, 3, 6])

如何以良好的方式使用i（d [i] ）索引d，以便在6时不会出现索引超出范围的错误，而是得到：

np.array([10, 12, 13])

- Andrzej Pronobis

Answer 1

也许可以使用 i[i < d.size] 来获取小于 d 长度的元素:

print(d[i[i < d.size]])
[10 12 13]

- Padraic Cunningham

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直接使用掩码也可以：d[i<d.size]。 - Divakar

@Divakarm 谢谢，那样会更好一些，但是这样会得到10、11、12吗？还是我理解错了什么？ - Padraic Cunningham

@Divakar，没关系，d.size仍然比len更好。 - Padraic Cunningham

我喜欢这个，简洁明了。 - Andrzej Pronobis

@而且，这是我能提供的最好的，可能还有更好的方法，但我不知道！ - Padraic Cunningham

Answer 2

在使用i之前，清理它非常容易:

In [150]: d[i[i<d.shape[0]]]
Out[150]: array([10, 12, 13])

np.take 有几种处理越界索引的 modes，但 'ignore' 不是其中之一。

- hpaulj

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感谢有关“take”的提示。我在发布问题后找到了它，但确实找不到“ignore”。Padraic Cunningham首先提出了主要想法 :) - Andrzej Pronobis

Answer 3

valid_indices = i[(i >= 0) & (i < len(d))]
selected_items = d[valid_indices]

NumPy似乎没有提供一种错误处理模式，可以跳过无效的索引，这可能是因为在结果数组是多维的情况下跳过它们并没有太多意义。相反，只需选择处于有效范围内的i元素，并使用这些元素进行索引。

- user2357112