如何检查numpy数组是否为空？

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如何检查numpy数组是否为空？

我使用了以下代码，但是如果数组包含零，则此操作将失败。

if not self.Definition.all():

这是解决方案吗？

if self.Definition == array( [] ):

python numpy

— 基西·马诺（Kicsi Mano）
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6

len(array( [] ))是0 len(array( [0] )是1

— 史蒂芬Rumbalski

3

您要测试零长度数组，包含全零的数组，还是同时测试两者？您对“空”的定义是什么？

— 约翰·里昂

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@StevenRumbalski：但是len(array([[]])也是1！

— strpeter 2014年

len()给出第一个轴上的尺寸数。但是数组在第一个轴上的维数可以为非零，但如果在另一个轴上的维数为零，则该数组仍为空。size更好，因为它是所有轴的乘积。

— asmeurer

303

您可以随时查看.size属性。它定义为一个整数，并且0在数组中没有元素时为零（）：

import numpy as np
a = np.array([])

if a.size == 0:
    # Do something when `a` is empty

— 乔什·阿德尔
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4

这对numpy很有用，但不幸的是，对于列表而言，它被认为是非Python的。请查看有关列表的讨论：stackoverflow.com/questions/53513/… 最好将相同的模式用于numpy数组和列表。

— eric

通常，NumPy代码在列表上无法正常工作，反之亦然。如果使用列表和NumPy数组，则必须以不同的方式编写代码。

— asmeurer

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http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial#head-6a1bc005bd80e1b19f812e1e64e0d25d50f99fe2

NumPy的主要对象是齐次多维数组。在Numpy中，尺寸称为轴。轴数为等级。Numpy的数组类称为ndarray。别名数组也知道它。ndarray对象的更重要的属性是：

ndarray.ndim
数组的轴数（尺寸）。在Python世界中，维数称为等级。

ndarray.shape
数组的尺寸。这是一个整数元组，指示每个维度中数组的大小。对于具有n行和m列的矩阵，形状将为（n，m）。因此，形状元组的长度为ndim的等级或维数。

ndarray.size
数组元素的总数。这等于形状元素的乘积。

— 恐慌上校
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10

不过，请注意。请注意，np.array（None）.size返回1！这是因为a.size 等于 np.prod（a.shape），np.array（None）.shape是（），空乘积是1。

>>> import numpy as np
>>> np.array(None).size
1
>>> np.array(None).shape
()
>>> np.prod(())
1.0

因此，我使用以下命令测试numpy数组是否具有元素：

>>> def elements(array):
    ...     return array.ndim and array.size

>>> elements(np.array(None))
0
>>> elements(np.array([]))
0
>>> elements(np.zeros((2,3,4)))
24

— 用户名
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包含None对象的数组不是空数组，有关更多详细信息

— DrBwts

1

@DrBwts与这个答案无关。

— vidstige，

@DrBwts他的数组不包含该None对象。看它的形状。

— 纳文

具有形状()的数组是标量数组，它确实包含一个元素（标量）。在此示例中，标量为None（None没有任何特殊含义，这只是一个对象数组）。这取决于您正在执行的操作，但是您很可能确实希望将标量数组视为不为空。

— asmeurer

-1

我们为什么要检查数组是否为empty？数组不会像列表一样增长或缩小。从“空”数组开始，然后与之一起成长np.append是一个常见的新手错误。

使用列表if alist:取决于其布尔值：

In [102]: bool([])                                                                       
Out[102]: False
In [103]: bool([1])                                                                      
Out[103]: True

但是尝试对数组执行相同操作会产生（在版本1.18中）：

In [104]: bool(np.array([]))                                                             
/usr/local/bin/ipython3:1: DeprecationWarning: The truth value 
   of an empty array is ambiguous. Returning False, but in 
   future this will result in an error. Use `array.size > 0` to 
   check that an array is not empty.
  #!/usr/bin/python3
Out[104]: False

In [105]: bool(np.array([1]))                                                            
Out[105]: True

并bool(np.array([1,2])产生臭名昭著的歧义错误。

— hpaulj
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