如何检查 numpy 数组是不是为空？

Posted 2023-03-16

【中文标题】如何检查 numpy 数组是不是为空？

【英文标题】：How can I check whether a numpy array is empty or not?如何检查 numpy 数组是否为空？

【发布时间】：2012-07-02 23:33:34

【问题描述】：

如何检查 numpy 数组是否为空？

我使用了以下代码，但如果数组包含零，则失败。

if not self.Definition.all():

这是解决方案吗？

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

【问题讨论】：

len(array( [] )) 是 0。len(array( [0] ) 是 1。

您要测试长度为零的数组、包含全零的数组，还是两者兼而有之？你对“空”的定义是什么？

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

len() 给出第一个轴的维数。但是一个数组在第一个轴上可以有一个非零维度，但如果它在另一个轴上有一个零维度，它仍然是空的。 size 更好，因为它是所有轴的乘积。

【参考方案1】：

https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html (2020.04.08)

NumPy 的主要对象是齐次多维数组。它是一个元素表（通常是数字），所有类型相同，由非负整数元组索引。在 NumPy 中，维度称为轴。 (...) NumPy 的数组类称为 ndarray。 (...) ndarray 对象更重要的属性是：

ndarray.ndim 数组的轴数（维度）。

ndarray.shape 数组的维度。这是一个整数元组，表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，形状元组的长度就是轴的数量，ndim。

ndarray.size 数组的元素总数。这等于形状元素的乘积。

【参考方案2】：

我们为什么要检查一个数组是否为empty？数组不会像列表那样增长或收缩。从一个“空”数组开始，到np.append 增长是一个常见的新手错误。

在if alist: 中使用列表取决于其布尔值：

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

但尝试对数组执行相同操作会产生（在 1.18 版中）：

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

而bool(np.array([1,2]) 会产生臭名昭著的歧义错误。

编辑

接受的答案建议size：

In [11]: x = np.array([])
In [12]: x.size
Out[12]: 0

但我（和大多数其他人）检查shape 比size 更多：

In [13]: x.shape
Out[13]: (0,)

对它有利的另一件事是它“映射”到empty 列表：

In [14]: x.tolist()
Out[14]: []

但还有其他具有 0 size 的数组，在最后一种意义上不是“空”的：

In [15]: x = np.array([[]])
In [16]: x.size
Out[16]: 0
In [17]: x.shape
Out[17]: (1, 0)
In [18]: x.tolist()
Out[18]: [[]]
In [19]: bool(x.tolist())
Out[19]: True

np.array([[],[]]) 也是大小 0，但形状 (2,0) 和 len 2。

虽然empty 列表的概念定义明确，但empty array 定义不明确。一个空列表等于另一个。对于size 0 数组则不能这样说。

答案真的取决于

“空”是什么意思？ 您真正测试的是什么？

【参考方案3】：

但有一点需要注意。 注意 np.array(None).size 返回 1！ 这是因为 a.size is equivalent to np.prod(a.shape)， np.array(None).shape为()，空积为1。

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

因此，我使用以下方法来测试一个 numpy 数组是否有元素：

>>> 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

【讨论】：

包含None对象的数组不是空数组，see the answers here for further details

@DrBwts 与此答案无关。

@DrBwts 他的数组不包含None 对象。看看它的形状。

形状为() 的数组是标量数组，其中包含一个元素（标量）。在本例中，标量为None（None 没有任何特殊含义，这只是一个对象数组）。这取决于您在做什么，但您很可能确实希望将标量数组视为非空数组。

【参考方案4】：

您可以随时查看.size 属性。它是defined as an integer，当数组中没有元素时为零（0）：

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

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

【讨论】：

这对 numpy 来说很棒，但不幸的是它被认为是不适合列表的。查看列表的讨论：***.com/questions/53513/… 对 numpy 数组和列表使用相同的模式会很好。

NumPy 代码通常不能在列表上正常工作，反之亦然。如果您使用列表与 NumPy 数组，则必须以不同的方式编写代码。

快速等效的if not a.size: