检查变量是 Nothing 还是 numpy.array 时的 ValueError

我想检查变量是 Nothing 还是 numpy.array。

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


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

但是，这段代码引发了 ValueError？

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()
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使用 not a来测试 a是否是 None，假设 a的其他可能值具有 True的真值。但是，大多数 NumPy 数组根本没有真值，而且 not不能应用于它们。

如果你想测试一个对象是否是 None，最通用、最可靠的方法就是使用 is检查 None:

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

这并不依赖于具有真值的对象，因此可以使用 NumPy 数组。

注意，测试必须是 is，而不是 ==。is是一个对象标识测试。==是不管参数说它是什么，NumPy 数组说它是一个广播的元素相等比较，产生一个布尔数组:

>>> 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()

另一方面，如果你想测试一个对象是否是 NumPy 数组，你可以测试它的类型:

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

您还可以使用 isinstance，它也会为该类型的子类返回 True(如果这是您想要的)。考虑到 np.matrix是多么可怕和不兼容，你可能并不真正想要这个:

# Again, ndarray, not array, because array is a factory function.
if isinstance(a, np.ndarray):
...
else:
...
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要坚持不考虑其他类型的 ==，以下也是可能的。
type(a) == type(None)


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