Numpy数组越界的奇怪行为

在本文中，我们将介绍Numpy数组在越界时的行为，以及如何避免这种奇怪的行为。当我们在使用Numpy时，遇到数组越界问题时会感到有些困惑。通常来说，如果我们使用一个数组的索引时超出了它的大小，我们期望会抛出一个越界异常。但是，在某些情况下，这并不是Numpy的默认行为。下面，我们将深入探讨这个问题。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy数组的索引越界

对于一个大小为N的Numpy数组arr，我们如果使用一个索引i来访问arr中的元素，其中 i < N，那么我们期待的结果是访问到第 i 个元素。然而，如果我们使用一个大于等于N的索引，我们期望会得到一个越界异常。

但是，在Numpy中，如果我们使用一个大于等于N的索引，它会自动将索引值封装在数组中。换句话说，这个索引会被解释为：访问到数组的第i-N个元素。让我们看看下面的例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr[3]) # 输出：1

在这个例子中，我们访问了arr的第3个元素，但事实上它只有3个元素。我们期待得到一个越界异常，但是实际上输出结果是1，这是因为它是arr的第3-3=0个元素，即第一个元素。

这种行为很容易导致错误，特别是在处理多维数组时更容易出现问题。例如，让我们考虑一个二维数组的情况：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(arr[2, 1]) # 输出：2

在这个例子中，我们访问了arr的第2行，第1列，但是它只有2行2列。我们期待得到一个越界异常，但是实际上输出结果是2，这是因为访问了arr的第0行，第1列。

如何避免Numpy的奇怪行为

为了避免Numpy的这种奇怪行为，我们可以使用Numpy的边界检查功能。Numpy通过使用ndarray.flags.writeable属性来监测数组是否可以写入。当这个属性被设置为False时，我们无法改变数组中的值。为了避免数组越界的问题，我们可以通过设置这个属性来禁止Numpy的自动封装。

让我们以第一个例子为例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
arr.setflags(write=False) # 禁止写入
print(arr[3]) # 输出：IndexError: index 3 is out of bounds for axis 0 with size 3