Python: So identifizieren Sie, ob eine Variable ein Array oder ein Skalar ist

Ich habe eine Funktion, die das Argument übernimmt NBins. Ich möchte diese Funktion mit einem Skalar 50oder einem Array aufrufen [0, 10, 20, 30]. Wie kann ich innerhalb der Funktion identifizieren, wie lang sie NBinsist? oder anders gesagt, wenn es ein Skalar oder ein Vektor ist?

Ich habe es versucht:

>>> N=[2,3,5]
>>> P = 5
>>> len(N)
3
>>> len(P)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'int' has no len()
>>> 

Wie Sie sehen, kann ich nicht anwenden lenzu P, da es kein Array ist .... Gibt es so etwas wie isarrayoder isscalarin Python?

Vielen Dank

>>> isinstance([0, 10, 20, 30], list)
True
>>> isinstance(50, list)
False

Um jede Art von Sequenz zu unterstützen, aktivieren Sie collections.Sequenceanstelle von list.

Hinweis : isinstanceUnterstützt auch ein Tupel von Klassen, Überprüfung type(x) in (..., ...)sollte vermieden werden und ist nicht erforderlich .

Sie können auch überprüfen not isinstance(x, (str, unicode))

Bei früheren Antworten wird davon ausgegangen, dass das Array eine Python-Standardliste ist. Als jemand, der häufig Numpy verwendet, würde ich einen sehr pythonischen Test empfehlen von:

if hasattr(N, "__len__")

Wenn Sie die Antworten von @jamylak und @ jpaddison3 miteinander kombinieren, sollten Sie verwenden, wenn Sie gegenüber numpy-Arrays als Eingabe robust sein und diese wie Listen behandeln möchten

import numpy as np
isinstance(P, (list, tuple, np.ndarray))

Dies ist robust gegenüber Unterklassen von Listen-, Tupel- und Numpy-Arrays.

Und wenn Sie auch gegenüber allen anderen Sequenzunterklassen (nicht nur Liste und Tupel) robust sein möchten, verwenden Sie

import collections
import numpy as np
isinstance(P, (collections.Sequence, np.ndarray))

Warum sollten Sie die Dinge so machen isinstanceund nicht type(P)mit einem Zielwert vergleichen ? Hier ist ein Beispiel, in dem wir das Verhalten NewListeiner trivialen Unterklasse von Listen erstellen und untersuchen .

>>> class NewList(list):
...     isThisAList = '???'
... 
>>> x = NewList([0,1])
>>> y = list([0,1])
>>> print x
[0, 1]
>>> print y
[0, 1]
>>> x==y
True
>>> type(x)
<class '__main__.NewList'>
>>> type(x) is list
False
>>> type(y) is list
True
>>> type(x).__name__
'NewList'
>>> isinstance(x, list)
True

Trotz xund yVergleich als gleich typewürde der Umgang mit ihnen zu unterschiedlichem Verhalten führen. Da jedoch xeine Instanz einer Unterklasse list, mit isinstance(x,list)dem gewünschten Verhalten und behandelt ergibt xund yauf die gleiche Weise.

Gibt es ein Äquivalent zu isscalar () in numpy? Ja.

>>> np.isscalar(3.1)
True
>>> np.isscalar([3.1])
False
>>> np.isscalar(False)
True

Während @ jamylaks Ansatz der bessere ist, gibt es hier einen alternativen Ansatz

>>> N=[2,3,5]
>>> P = 5
>>> type(P) in (tuple, list)
False
>>> type(N) in (tuple, list)
True

Ein weiterer alternativer Ansatz (Verwendung von Klassenname - Eigenschaft):

N = [2,3,5]
P = 5

type(N).__name__ == 'list'
True

type(P).__name__ == 'int'
True

type(N).__name__ in ('list', 'tuple')
True

Sie müssen nichts importieren.

Hier ist der beste Ansatz, den ich gefunden habe: Überprüfen Sie die Existenz von __len__und __getitem__.

Sie fragen sich vielleicht warum? Die Gründe umfassen:

1. Die beliebte Methode isinstance(obj, abc.Sequence)schlägt bei einigen Objekten fehl, einschließlich PyTorchs Tensor, da sie nicht implementiert werden __contains__.
2. Leider gibt es in Pythons collection.abc nichts, wonach nur gesucht wird __len__und __getitem__was meiner Meinung nach minimale Methoden für Array-ähnliche Objekte sind.
3. Es funktioniert auf Liste, Tupel, Ndarray, Tensor usw.

Also ohne weiteres:

def is_array_like(obj, string_is_array=False, tuple_is_array=True):
    result = hasattr(obj, "__len__") and hasattr(obj, '__getitem__') 
    if result and not string_is_array and isinstance(obj, (str, abc.ByteString)):
        result = False
    if result and not tuple_is_array and isinstance(obj, tuple):
        result = False
    return result

Beachten Sie, dass ich Standardparameter hinzugefügt habe, da Sie Zeichenfolgen meistens als Werte und nicht als Arrays betrachten möchten. Ähnliches gilt für Tupel.

>>> N=[2,3,5]
>>> P = 5
>>> type(P)==type(0)
True
>>> type([1,2])==type(N)
True
>>> type(P)==type([1,2])
False

Sie können den Datentyp der Variablen überprüfen.

N = [2,3,5]
P = 5
type(P)

Es wird Ihnen als Datentyp von P ausgegeben.

<type 'int'>

Damit Sie unterscheiden können, dass es sich um eine Ganzzahl oder ein Array handelt.

Ich bin überrascht, dass eine so grundlegende Frage in Python keine unmittelbare Antwort zu haben scheint. Es scheint mir, dass fast alle vorgeschlagenen Antworten eine Art Typprüfung verwenden, die in Python normalerweise nicht empfohlen wird, und sie scheinen auf einen bestimmten Fall beschränkt zu sein (sie schlagen mit verschiedenen numerischen Typen oder generischen iterierbaren Objekten fehl, die keine Tupel oder Listen sind).

Für mich funktioniert es besser, numpy zu importieren und array.size zu verwenden, zum Beispiel:

>>> a=1
>>> np.array(a)
Out[1]: array(1)

>>> np.array(a).size
Out[2]: 1

>>> np.array([1,2]).size
Out[3]: 2

>>> np.array('125')
Out[4]: 1

Beachten Sie auch:

>>> len(np.array([1,2]))

Out[5]: 2

aber:

>>> len(np.array(a))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-40-f5055b93f729> in <module>()
----> 1 len(np.array(a))

TypeError: len() of unsized object

Einfach verwenden sizestatt len!

>>> from numpy import size
>>> N = [2, 3, 5]
>>> size(N)
3
>>> N = array([2, 3, 5])
>>> size(N)
3
>>> P = 5
>>> size(P)
1

preds_test [0] hat die Form (128,128,1). Überprüfen Sie den Datentyp mithilfe der Funktion isinstance (). isinstance akzeptiert 2 Argumente. 1. Argument ist Daten 2. Argument ist Datentyp isinstance (preds_test [0], np.ndarray) gibt Output als True aus. Dies bedeutet, dass preds_test [0] ein Array ist.

Um die Frage im Titel zu beantworten, können Sie direkt feststellen, ob eine Variable ein Skalar ist, indem Sie versuchen, sie in einen Float zu konvertieren. Wenn Sie bekommen TypeError, ist es nicht.

N = [1, 2, 3]
try:
    float(N)
except TypeError:
    print('it is not a scalar')
else:
    print('it is a scalar')