您可以使用numpy.where(condition,if condition holds,otherwise)，因此np.where(x>1,0,np.sqrt(1-x**2))将是答案

用简单的评价：

In [19]: f=lambda x:np.sqrt(1-x**2)

In [20]: f(np.linspace(0,2,10))
C:\Users\paul\AppData\Local\Temp\ipykernel_1604\1368662409.py:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt
  f=lambda x:np.sqrt(1-x**2)
Out[20]: 
array([1.        , 0.97499604, 0.89580642, 0.74535599, 0.45812285,
              nan,        nan,        nan,        nan,        nan])

这将产生nan和x>1的警告。np.where如其他答案所建议的那样可以将nan更改为0，但仍然会收到警告。警告可以被静音。但另一种选择是使用np.sqrt（和其他ufunc）的where参数：

In [21]: f=lambda x:np.sqrt(1-x**2, where=x<=1, out=np.zeros_like(x))

In [22]: f(np.linspace(0,2,10))
Out[22]: 
array([1.        , 0.97499604, 0.89580642, 0.74535599, 0.45812285,
       0.        , 0.        , 0.        , 0.        , 0.        ])

y = np.where(
   r>1, #if r[i]>1:
   0, #y[i]=0
   np.sqrt(1-r**2) #else: y[i] = (1-r[i]**2)
)