我想用整数值和半数值对numpy数组进行索引。这大致就是我的想法：
>>> a = HalfIndexedArray([[0,1,2,3],[10,11,12,13],[20,21,22,23]])
>>> print(a[0,0])
0
>>> print(a[0.5,0.5])
11
>>> print(a[0,1+0.5])
3
只有一半的值会被用作索引，所以我想可以构建某种包装器，将值存储在整数索引中，这些整数索引是通过乘以给定的分数索引来访问的。
可以构造某种帮助函数，从而相应地获取和设置值；然而，如果仍然可以使用本地numpy索引功能(切片等(，那就更好了。此外，大量的开销实际上是不可接受的，因为这些数组将用于数值计算。
这基本上是我正在寻找的一些有效的语法糖：这是可以在numpy(或者更广泛地说，在Python(中实现的吗？
编辑：为了更清楚：我的目标是同时使用整数和半指数。重点是让代码更干净，因为在数值求解器中，半索引将对应于时间步进过程中的半步(其中也存在整数步(。例如，这里是一个简单的例子，在数学符号中经常使用分数指数。
编辑#2：根据@matszwecja的建议，我尝试重新实现numpy.ndarray的__(get/set)item__函数，如下所示：
import numpy as np
class half_indexed_ndarray(np.ndarray):
def __getitem__(self, key):
print('Getting by key {0}'.format(key))
if isinstance(key, tuple):
tuple_double = tuple(int(i*2) for i in key)
return super(half_indexed_ndarray, self).__getitem__(tuple_double)
if isinstance(key, int) or isinstance(key, float):
return super(half_indexed_ndarray, self).__getitem__(int(key * 2))
def __setitem__(self, key, value):
print('Setting by key {0}'.format(key))
if isinstance(key, tuple):
tuple_double = tuple(int(i*2) for i in key)
return super(half_indexed_ndarray, self).__setitem__(tuple_double, value)
if isinstance(key, int) or isinstance(key, float):
return super(half_indexed_ndarray, self).__setitem__(int(key * 2), value)
对于简单的索引，这确实有效：
a = half_indexed_ndarray((3,3))
a[0,0]=1
a[0,0.5]=5
a[0.5,0.5]=505
assert a[0,0]==1
assert a[0,0.5]==5
assert a[0.5,0.5]==505
然而，索引范围还不起作用，numpy的行为有点令人费解。例如：
>>> print(a[-3,])
Getting by key 0
Getting by key (-3,)
---------------------------------------------------------------------------
IndexError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-239-23821ec76b06> in <module>
----> 1 print(a[0])
~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/arrayprint.py in _array_str_implementation(a, max_line_width, precision, suppress_small, array2string)
1504 return _guarded_repr_or_str(np.ndarray.__getitem__(a, ()))
1505
-> 1506 return array2string(a, max_line_width, precision, suppress_small, ' ', "")
1507
1508
<several more calls omitted by me>
<ipython-input-233-eb1d93dc766b> in __getitem__(self, key)
6 if isinstance(key, tuple):
7 tuple_double = tuple(int(i*2) for i in key)
----> 8 return super(half_indexed_ndarray, self).__getitem__(tuple_double)
9 if isinstance(key, int) or isinstance(key, float):
10 return super(half_indexed_ndarray, self).__getitem__(int(key * 2))
IndexError: index -6 is out of bounds for axis 0 with size 3
我的解释是，numpy出于某种原因将元组索引(0,)转换为(-3,)，然后再次调用__getitem__。但是，在这两个调用中，索引都要乘以2，而索引只应该乘以一次。不确定如何规避。
为了更改[]的行为，您需要重新实现__getitem__类方法。由于您的类在其他情况下会表现为标准列表，因此您可以这样做：
class HalfIndexedList(list):
def __getitem__(self, key):
return super().__getitem__(int(key * 2))
a = HalfIndexedList([10,11,12,13,14,15])
for i in range(0, 6):
print(f"{i/2 = }, {a[i/2] = }")
(当然，这只会影响使用[]运算符获取项目，a.index返回的值等内容将不受影响
然而，我同意@Otto的回答和这样一种说法，即为了更干净的代码，处理输入端要好得多。半索引是没有意义的，而且真的很不直观。
顺便说一句，Python中的2D数组索引通常使用a[i][j]而不是a[i, j]来完成，因为2D数组实际上是列表的列表。
我的建议是，与其创建一个单独的类来处理半整数索引，不如在输入端处理它。如果你采用一个半整数索引系统，并将你的输入乘以2，你可以简单地将其转换为一个普通的整数索引。
这可能会导致一段更干净、更易于维护的代码。
但是，如果您想继续创建一个自定义的可迭代项，这可能会有所帮助：https://thispointer.com/python-how-to-make-a-class-iterable-create-iterator-class-for-it/