禁用 numpy 花式索引和分配？

Question

This post 标识了我要禁用的“功能”。
当前的 numpy 行为：

>>> a = arange(10)
>>> a[a>5] = arange(10)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3])

这是一个问题的原因：假设我希望一个数组在断点的任一侧都有两组不同的值（例如，用于制作“破幂律”或其他一些简单的分段函数）。我可能不小心做了这样的事情：

>>> x = empty(10)
>>> a = arange(10)
>>> x[a<=5] = 0 # this is fine
>>> x[a>5] = a**2 # this is not
# but what I really meant is this
>>> x[a>5] = a[a>5]**2 

第一个行为，x[a>5] = a**2 产生了一些我认为违反直觉的东西 - 左侧和右侧形状不一致 并且 右侧不是标量，但 numpy 让我做这个分配。正如在另一篇文章中指出的那样，x[5:]=a**2 是不允许的。

所以，我的问题是：有什么方法可以让x[a>5] = a**2 提出Exception 而不是执行任务？我非常担心我的代码中隐藏了拼写错误，因为我以前从未怀疑过这种行为。

Answer 1

我不知道禁用核心 numpy 功能的方法。您可以尝试使用 np.select，而不是禁用该行为：

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.select.html

In [110]: x = np.empty(10)
In [111]: a = np.arange(10)
In [112]: x[a<=5] = 0
In [113]: x[a>5] = a**2
In [114]: x
Out[114]: array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  4.,  9.])

In [117]: condlist = [a<=5,a>5]
In [119]: choicelist=[0,a**2]
In [120]: x = np.select(condlist,choicelist)
In [121]: x
Out[121]: array([ 0,  0,  0,  0,  0,  0, 36, 49, 64, 81])