Question

我想知道代码之前是否已在某处定义过数组。像a.exist()这样的东西如果存在则给出True，如果不存在则给出False。

我尝试了a.size:，但如果数组尚未存在，则会显示错误消息，我想避免这种消息。

如果你想知道的话，要求这种情况发生在一个循环中。

Answer 1

您需要使用try / except块：

try:
    _ = a.shape
except NameError:
    print('a does not exist.')
except AttributeError:
    print('a does not have a shape property.')

正如@padraic指出的那样，这真的不应该首先发生。最好初始化变量（例如a = None），然后检查它们是否已设置（例如if a: print('a is set') else: print('a has not been set')）

Answer 2

如果您想确保a是numpy数组而不是任何其他可能包含size变量或方法的类型，您可以检查变形类型如果未定义变量，请尝试使用块来处理异常。这样，只有当a存在并且是numpy数组时才会继续。

import numpy as np
a = np.array([1,2])
try:
    if isinstance(b,np.ndarray):
        print("TRUE")
except NameError:
    print("FALSE")

Answer 3

Python有一些内置函数，如果在当前/本地/全局范围内分配变量，则可以使用它。

例如，检查当前本地scopy使用中是否定义了变量：

if 'a' in dir():
    # Variable a is defined.
    if hasattr(a, 'shape'):
        # Probably a numpy array, at least it has a shape.

但是这不是很好的python，try/except更常见但是为了完整性，我认为值得一提的是你可以不用任何尝试/除外。

if 'a' in dir():
    print('yes')
else:
    print('no')
# prints 'no' because we haven't defined any variable a

a = np.array([1,2,3])
if 'a' in dir():
    print('yes')
else:
    print('no')
# prints 'yes' because I defined it

del a
if 'a' in dir():
    print('yes')
else:
    print('no')
# prints 'no' because I deleted the variable again

另外值得一提的是locals和globals。

Answer 4

使用try/except NameError包装器是很好的Python。但是事先将变量初始化为有用的东西同样好。我不认为速度有很大差异，但代码更具可读性。

例如：

for i in range(5):
    a += 4

会产生一个

NameError: name 'a' is not defined

可以被困：

for i in range(5):
    try:
        a += 4
    except NameError:
        a = np.arange(5)

但我可以提前定义a。如果我事先不知道None的第一个值应该是什么，那么a是一个方便的价值：

a=None
for i in range(5):
   if a is None:
       a=np.arange(5)
   a += 4

另一种常见的numpy做法是从空列表开始，并在那里累积值。

a = []
for i in range(5):
    a.append(np.ones(4)*i)
a = np.array(a)

如何检查numpy数组是否已经存在？

4 个答案: