Python 如何检查numpy.array是否存在？numpy数组的真值测试值？

在开发一个使用

numpy.array

的类时，我想在一个阶段构造这个数组，然后检查它是否存在以便操作它，或者在以后的阶段构造它（下面的伪代码）。如何检查此阵列是否存在

对于任何基本对象，我使用：

if my_object:#do something

使用，但是对于

numpy

检查数组中是否存在任何或所有元素，因此

if my_array:#do something

给出错误

具有多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）

目前，唯一有效的方法是调用

isinstance（我的数组，numpy.ndarray）

，但我认为这并不方便（特别是因为像

sklearn

这样的库可以将numpy数组转换为

scipy.sparse

对象）

用于说明我想做什么的伪代码：

def compute_my_阵列（自…）：
#长期工作
返回我的数组
定义新的_计算（self，my_array=None，…）：
如果不是my_数组：#如果my_数组不存在，请计算它。。。
my_数组=计算my_数组（self，…）
用我的数组（我的数组）做些别的事情吗。。。否则就用它

目前，我发现检查我的数组是否存在的唯一方法是使用

如果不存在（my_数组，numpy.ndarray）：
my_数组=计算my_数组（my_数组）

---

有没有其他（也许更好）的方法来进行检查？

只需更改默认值以返回空数组，然后检查数组中是否有任何内容

def new_computation(self, my_array = np.zeros((1,)), ...):
   if not my_array.any(): # if my_array has no nonzero data, compute it ...
      my_array = compute_my_array(self, ...)
   do_something_else_with_my_array(my_array) # ... otherwise use it

---

显然，

如果我的_数组不是None，

执行此任务。。。有没有其他类似蟒蛇的方法来解决这个问题？这能回答你的问题吗

如果我的_数组为None:

（这是您想要的）完全正确pythonic@DanielF是的，但我的主要问题是numpy数组或scipy.sparse矩阵是否为空，所以这实际上不是同一个问题。但我肯定能用这个把戏。谢谢。@amzon ex感谢您指向此anwser。这并不能真正解决我的问题，因为我想知道可以是scipy.sparse或numpy.array的对象是否为空。但是，可以选择执行object.shape检查。尽管如此，我还是在寻找更直接的东西。