หลาม: วิธีการระบุว่าตัวแปรเป็นอาร์เรย์หรือสเกลาร์

NBinsฉันมีฟังก์ชั่นที่ใช้อาร์กิวเมนต์ ฉันต้องการโทรไปยังฟังก์ชั่นนี้ด้วยสเกลาร์50หรืออาเร[0, 10, 20, 30]ย์ ฉันจะระบุได้อย่างไรในฟังก์ชั่นความยาวของNBinsมันคืออะไร? หรือพูดต่างออกไปถ้ามันเป็นเซนต์คิตส์และเนวิส?

ฉันลองสิ่งนี้:

>>> 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()
>>> 

อย่างที่คุณเห็นฉันไม่สามารถนำlenไปใช้ได้Pเนื่องจากมันไม่ใช่อาร์เรย์ .... มีอะไรที่คล้ายisarrayหรือisscalarในหลาม?

ขอบคุณ

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

การสนับสนุนชนิดของลำดับใด ๆ ตรวจสอบแทนcollections.Sequencelist

หมายเหตุ : isinstanceนอกจากนี้ยังสนับสนุนทูเปิลของคลาสตรวจสอบtype(x) in (..., ...)ควรหลีกเลี่ยงและไม่จำเป็น

คุณอาจต้องการตรวจสอบ not isinstance(x, (str, unicode))

คำตอบก่อนหน้านี้สมมติว่าอาร์เรย์เป็นรายการมาตรฐานของหลาม ในฐานะคนที่ใช้งาน numpy บ่อยครั้งฉันขอแนะนำการทดสอบแบบ pythonic ของ:

if hasattr(N, "__len__")

การรวมคำตอบของ @jamylak และ @ jpaddison3 เข้าด้วยกันหากคุณจำเป็นต้องมีความทนทานต่ออาร์เรย์ numpy เป็นอินพุตและจัดการในลักษณะเดียวกับรายการคุณควรใช้

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

สิ่งนี้มีความแข็งแกร่งเมื่อเทียบกับ subclasses ของ list, tuple และ numpy arrays

และถ้าคุณต้องการที่จะทนทานต่อ subclasses อื่น ๆ ทั้งหมดของลำดับเช่นกัน (ไม่ใช่แค่ลิสต์และทูเปิล) ให้ใช้

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

ทำไมคุณควรทำสิ่งต่าง ๆ ด้วยวิธีนี้isinstanceและไม่เปรียบเทียบtype(P)กับมูลค่าเป้าหมาย นี่คือตัวอย่างที่เราทำและศึกษาพฤติกรรมของNewListsubclass เล็กน้อยของรายการ

>>> 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

แม้จะมีxและyเปรียบเทียบเท่ากันการจัดการพวกเขาโดยtypeจะส่งผลให้พฤติกรรมที่แตกต่าง อย่างไรก็ตามเนื่องจากxเป็นตัวอย่างของคลาสย่อยของการlistใช้isinstance(x,list)ให้พฤติกรรมที่ต้องการและปฏิบัติxและyในลักษณะเดียวกัน

มีเทียบเท่ากับ isscalar () ในจำนวน numpy? ใช่.

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

ในขณะที่วิธีการของ @ jamylak นั้นดีกว่านี่คือแนวทางอื่น

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

วิธีการทางเลือกอื่น (การใช้คุณสมบัติชื่อคลาส):

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

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

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

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

ไม่จำเป็นต้องนำเข้าอะไร

นี่คือวิธีที่ดีที่สุดที่ฉันได้พบ: ตรวจสอบการดำรงอยู่ของและ__len____getitem__

คุณอาจถามว่าทำไม เหตุผลประกอบด้วย:

1. วิธีที่นิยมisinstance(obj, abc.Sequence)ล้มเหลวบนวัตถุบางอย่างรวมทั้ง PyTorch ของ Tensor __contains__เพราะพวกเขาไม่ดำเนินการ
2. น่าเสียดายที่ไม่มีอะไรในคอลเล็กชัน Python ที่ตรวจสอบเฉพาะ__len__และ__getitem__ที่ฉันรู้สึกว่าเป็นวิธีการที่น้อยที่สุดสำหรับวัตถุที่เหมือนอาร์เรย์
3. มันทำงานในรายการ tuple, ndarray, Tensor ฯลฯ

ดังนั้นโดยไม่ต้องกังวลใจเพิ่มเติม:

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

โปรดทราบว่าฉันได้เพิ่มพารามิเตอร์เริ่มต้นเพราะส่วนใหญ่คุณอาจต้องการพิจารณาสตริงเป็นค่าไม่ใช่อาร์เรย์ ในทำนองเดียวกันสำหรับสิ่งอันดับ

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

คุณสามารถตรวจสอบชนิดข้อมูลของตัวแปร

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

มันจะให้คุณใส่เป็นชนิดข้อมูลของ P

<type 'int'>

เพื่อให้คุณสามารถแยกความแตกต่างว่ามันเป็นจำนวนเต็มหรืออาร์เรย์

ฉันประหลาดใจที่คำถามพื้นฐานนั้นดูเหมือนจะไม่มีคำตอบทันทีในไพ ธ อน สำหรับฉันดูเหมือนว่าคำตอบที่เสนอเกือบทั้งหมดใช้การตรวจสอบชนิดบางประเภทซึ่งโดยปกติแล้วจะไม่ได้รับคำแนะนำในภาษาไพ ธ อนและดูเหมือนว่าถูก จำกัด ไว้เฉพาะกรณี (พวกเขาล้มเหลวด้วยประเภทตัวเลขที่แตกต่างกัน

สำหรับฉันสิ่งที่ดีกว่าคือการนำเข้าจำนวนมากและใช้ array.size ตัวอย่างเช่น:

>>> 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

หมายเหตุด้วย:

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

Out[5]: 2

แต่:

>>> 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

เพียงใช้sizeแทนlen!

>>> 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] มีรูปร่าง (128,128,1) ให้ตรวจสอบชนิดข้อมูลโดยใช้ isinstance () ฟังก์ชัน isinstance ใช้ 2 อาร์กิวเมนต์ อาร์กิวเมนต์ที่ 1 คือข้อมูลอาร์กิวเมนต์ที่ 2 คือชนิดข้อมูล isinstance (preds_test [0], np.ndarray) ให้เอาต์พุตเป็น True มันหมายถึง preds_test [0] เป็นอาร์เรย์

ในการตอบคำถามในหัวข้อวิธีที่จะบอกได้ว่าตัวแปรคือเซนต์คิตส์และเนวิสคือการพยายามแปลงมันให้ลอย ถ้าคุณได้รับTypeErrorมันไม่ใช่

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