Python：如何判断多维数组是否为空，以及值错误

Question

我正在这样初始化一个数组：

import numpy as np
g = np.array([no_classes, no_features, no_classes])

no_classes 和 no_features 都是整数，假设它们的值分别是 2 和 3。所以我打算创建一个形状为 (2,3,2) 的三维数组 g。

之后，我计算了一个叫 temp_g 的二维数组，它的形状是 (no_features, no_classes)。

现在，在一个循环中，我想把 j 这个元素的 g 赋值为 temp_g，前提是 g 还没有被赋值。如果 g 已经有值了，我就想用简单的矩阵加法把 temp_g 加到它上面。

  if g[j] is []: #  <-- is this the correct way to determine if g is empty?
      g[j] = curr_g                          
  else:
      g[j] = g[j] + curr_g 

但是我遇到了这个错误：

ValueError: setting an array element with a sequence.

我哪里做错了？

Answer 1

在Python中，is用来检查对象的身份，也就是判断两个对象是否实际上是同一个。

>>>a=[]
>>>a is []
False
>>>

所以g[j] is []这个表达式永远不会返回True。正如这里所建议的，你可以检查一下size这个属性。

Answer 2

• 不要用 is 来比较两个对象是否相等，应该用 == 来比较：

In [110]: [] is []
Out[110]: False

In [111]: []==[]
Out[111]: True

• 你的 g 是一个一维的 numpy 数组，使用 g[j] 可以获取其中的一个元素，而 curr_g 可能是一个数组。要重现你的错误，可以这样做：

In [117]: l=np.arange(3)
     ...: l[0]=[1,2] #assigning an element of a numpy array to as a python list
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-117-817e72d77bd0> in <module>()
      1 l=np.arange(3)
----> 2 l[0]=[1,2]

ValueError: setting an array element with a sequence.

• np.array([no_classes, no_features, no_classes]) 会给你一个长度为 3 的一维数组。如果你想把 g 初始化为一个形状为 (no_classes, no_features, no_classes) 的三维数组，可以使用 np.zeros，比如：

In [124]: np.zeros((2,3,2))
Out[124]: 
array([[[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]]])

• 要检查 g 的一个子数组是否未被赋值（也就是说，这里所有的值都是 0），可以使用 np.allclose：

In [128]: l=np.zeros((2,3,2))

In [129]: np.allclose(l[0], 0)
Out[129]: True