Python 抛出了numpy.array（）异常（很抱歉最初的标题很糟糕）

我正在学习Python和numpy，对duck类型的概念还很陌生。我正在编写一些函数，有些东西/某些人应该将numpy数组传递到这些函数中。尝试接受duck类型，我正在编写代码，使用

numpy.array

和

copy=

和

ndmin=

选项将数组或1d/0d数组转换为我需要的形状。具体地说，在可以接受

（p，p）

数组或标量的情况下，我使用

ndmin=

选项；标量可以编码为

int

，

（1，）

数组，

（1,1）

数组，

[1]

列表等

为了解决这个问题，我使用了类似于

S=numpy.array（S，copy=False，ndmin=2）

的方法来获得一个具有正确

ndim

的数组（如果可能），然后根据需要测试形状。我知道我应该将其嵌入一个Try-Except块中，但是找不到任何关于可能引发何种异常的文档

numpy.array（）

。因此，我目前只有以下几点：

# duck covariance matrix into a 2d matrix
try:
    S = numpy.array(S, ndmin = 2, copy=False)
except Exception as e:
    raise e

我应该在这里尝试捕获哪些特定的异常？谢谢。

尝试使用将输入转换为数组。如果输入已经是Numpy数组，则保证不会复制任何内容。如果希望接收

array

子类，请使用

np.asanyarray

---

请注意，许多Numpy接口并不关心输入是一维还是二维的——例如，

np.dot

可以同时处理一维和二维输入。最好还是保持这种方式——这样，像标量乘法这样的事情就行了。

将函数记录为接受类似数组的对象，并将异常处理留给调用方

---

numpy.array（）

是一个非常宽容的函数，它几乎可以将任何东西转换为数组。

np.asarray

很好，但实际上它只是

np.array

带有

copy=False

。感谢您的澄清！我（显然）不知道这一点。但是，就哪一个用于什么目的而言，在输入参数上使用

asarray

似乎是典型的，而不是

array（…，copy=False）

。（我想这是因为

asarray

稍微简单一点）。@mneonneo:我知道numpy通常不在乎（但是在一些不是2d数组的东西上尝试numpy.trace（）或numpy.linalg.det（）。对于我的一些用途，我不得不在意。我更喜欢使用

array（…，copy=False）

，因为它与

asarray（）相同

，它将隐式文档添加到我的代码中，并显示我完全知道我希望发生什么。@Dr.Drew如果您真的希望只允许数组及其子类，我将首先使用

isinstance（array，np.ndarray）进行明确检查

@seberg:我开始这么做了，但我想用Python来表达我的意图并拥抱鸭子。更重要的是，只要数组输入有意义，我就可以使用。谢谢@J.F。如果numpy真的那么宽容，我就保留通用的raise。@Dr.Drew:我建议完全删除nu周围的try/except块mpy.array（）.Ah，好的。真的吗？你甚至不会发现并重新抛出相同的错误？@Dr.Drew:是的。这在这里是无用的。顺便说一句，在

except

块中重新抛出异常的正确方法是使用bare

raise

语句。只是为了确保你清楚这一点：1.

ndmin

是最小维度，而不是确切的维度，res结果可能是3D 2。既然你传播了异常，为什么要尝试：…（顺便说一句，这是一个ValueError）谢谢。我强制ndmin至少为2，然后稍后检查S.ndim=2，如果不是，则引发我自己的ValueError。如果引发错误，我会通过附加我自己的消息来引发错误，类似于

raisevalueerror(“输入应为大小为（p，p）：%s”%EntComp.\uu doc\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu