如何检测只有一个元素的numpy数组的长度？

nimxete2 于 2023-10-19 发布在其他

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我正在使用numpy.genfromtxt阅读一个文件，它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。只要有多个值读入到每个数组中，这就很好。
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：

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
我担心的是，如果我使用一些奇怪的异常处理，我无法区分a为空和a的长度为1。
编辑：@noskio建议设置a = np.array（[2.3]）。问题是，a的实际起源是通过使用numpy. genfromtxt。代码看起来像这样：

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

因此，如果indata在文件中只有一行，则a是0-d数组。

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/4565749/how-detect-length-of-a-numpy-array-with-only-one-element

5条答案

按热度按时间

6ovsh4lw1#

如果你需要一行程序（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。

赞(0）回复(0）举报 2023-10-19

2g32fytz2#

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))

收益率

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

你可以区分一个“空”数组（例如np.array([])）和numpy标量（例如，np.array(2.3)）通过观察形状的长度。

赞(0）回复(0）举报 2023-10-19

kzmpq1sx3#

如果你知道数组是一维的，ndarrays的size属性似乎在这种情况下也能起作用。在我看来，a.size比len(np.atleast_1d(a))可读性要好得多。但是，请注意，如果数组有多个维度，size属性将返回数组中元素的 total 数量：

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

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cwxwcias4#

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

赞(0）回复(0）举报 2023-10-19

xoshrz7s5#

遇到同样的问题，我找到了一个简单的方法来区分mishaF和leoschet提到的两个用例：

import numpy as np
    array_1=np.array(2.3) #not in a list
    array_2=np.array([2.3]) #in a list of len 1
    print(len(array_1)) #gives the type error mentioned in the question
    print(len(array_2)) #returns 1 as desired

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