Question

我正在使用numpy.genfromtxt读取文件，该文件带来了字符串和数值的列。我需要做的一件事是检测输入的长度。如果每个数组中读取了多个值，则这一切都很好。

但是......如果结果数组中只有一个元素，则逻辑失败。我可以在这里重新创建一个例子：

import numpy as np
a = np.array(2.3)

len（a）返回错误说：

TypeError: len() of unsized object

但是，如果a有2个或更多元素，则len（）的行为与预期的一样。

import numpy as np
a = np.array([2.3,3.6])

len（a）返回2

我关注的是，如果我使用一些奇怪的异常处理，我无法区分为空和长度= 1。

编辑： @noskio建议设置a = np.array（[2.3]）。问题是，a的实际起源是使用numpy.genfromtxt。代码如下所示：

import numpy as np
indata = np.genfromtxt(some_filename, names=True,dtype=None)
a = indata['one_col_headername']

因此，如果indata只是文件中的一行，则a是0-d数组。

Answer 1

如果你需要一个单行（假设你期望的答案是1）：

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array(2.3)

In [3]: len(np.atleast_1d(a))
Out[3]: 1

This page解释了为什么决定在numpy中实现0维数组。

Answer 2

import numpy as np

tests=[np.array(2.3),np.array([]),np.array([2.3]),np.array([2.3,3.6])]

print('{a:30}{s:<10}{l:<10}{sl:<10}'.format(a='repr',s='shape',sl='len(shape)',l='length'))
for a in tests:
    s=a.shape
    l=len(a) if a.shape else 0
    sl=len(s)
    print('{a!r:30}{s:<10}{l:<10}{sl:<10}'.format(a=a,l=l,s=s,sl=sl))

产量

repr                          shape     length    len(shape)
array(2.2999999999999998)     ()        0         0         
array([], dtype=float64)      (0,)      0         1         
array([ 2.3])                 (1,)      1         1         
array([ 2.3,  3.6])           (2,)      2         1

您可以通过查看形状的长度来区分“空”数组（例如np.array([])）和numpy标量（例如np.array(2.3)）。

Answer 3

如果您知道数组是一维的，那么看起来ndarrays的size属性在这种情况下会起作用。在我看来，a.size比len(np.atleast_1d(a))更具可读性。但请注意，如果size属性具有多个维度，则In [1]: import numpy as np In [2]: np.array(2.3).size Out[2]: 1 In [3]: np.array([1, 2]).size Out[3]: 2 In [4]: np.array([[1,2], [3,4]]).size Out[4]: 4属性将返回数组中总数的元素数：

{{1}}

Answer 4

a = np.array([2.3])
print len(a)

如何只用一个元素检测numpy数组的长度？

4 个答案: