ValueError saat memeriksa apakah variabel adalah None atau numpy.array

Saya ingin memeriksa apakah variabelnya None atau numpy.array. Saya telah menerapkan check_afungsi untuk melakukan ini.

def check_a(a):
    if not a:
        print "please initialize a"

a = None
check_a(a)
a = np.array([1,2])
check_a(a)

Tapi, kode ini memunculkan ValueError. Apa cara lurus ke depan?

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-0201c81c185e> in <module>()
      6 check_a(a)
      7 a = np.array([1,2])
----> 8 check_a(a)

<ipython-input-41-0201c81c185e> in check_a(a)
      1 def check_a(a):
----> 2     if not a:
      3         print "please initialize a"
      4 
      5 a = None

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

Menggunakan not auntuk menguji apakah aadalah Nonemengasumsikan bahwa nilai-nilai lain yang mungkin dari amemiliki nilai kebenaran True. Namun, kebanyakan array NumPy tidak memiliki nilai kebenaran sama sekali, dan nottidak dapat diterapkan padanya.

Jika Anda ingin menguji apakah suatu objek None, cara yang paling umum dan dapat diandalkan adalah dengan menggunakan tanda iscentang None:

if a is None:
    ...
else:
    ...

Ini tidak bergantung pada objek yang memiliki nilai kebenaran, jadi ini bekerja dengan array NumPy.

Perhatikan bahwa tesnya harus is, bukan ==. isadalah tes identitas objek. ==adalah apa pun yang dikatakan argumen itu, dan array NumPy mengatakan itu adalah perbandingan persamaan elemen yang disiarkan, menghasilkan array boolean:

>>> a = numpy.arange(5)
>>> a == None
array([False, False, False, False, False])
>>> if a == None:
...     pass
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.
 Use a.any() or a.all()

Di sisi lain, jika Anda ingin menguji apakah suatu objek adalah array NumPy, Anda dapat menguji tipenya:

# Careful - the type is np.ndarray, not np.array. np.array is a factory function.
if type(a) is np.ndarray:
    ...
else:
    ...

Anda juga bisa menggunakan isinstance, yang juga akan mengembalikan Truesubclass dari tipe itu (jika itu yang Anda inginkan). Mempertimbangkan betapa buruk dan tidak kompatibelnya np.matrix, Anda mungkin sebenarnya tidak menginginkan ini:

# Again, ndarray, not array, because array is a factory function.
if isinstance(a, np.ndarray):
    ...
else:
    ...    

Jika Anda mencoba melakukan sesuatu yang sangat mirip a is not None:, masalah yang sama akan muncul. Artinya, Numpy mengeluh harus menggunakan a.anyatau a.all.

Solusinya adalah dengan melakukan:

if not (a is None):
    pass

Tidak terlalu cantik, tapi berhasil.

Anda dapat melihat apakah benda itu berbentuk atau tidak

def check_array(x):
    try:
        x.shape
        return True
    except:
        return False