极客笔记如何判断一个NumPy数组是否为空
参考：determine whether an np array is emply
在数据处理和科学计算中，我们经常需要处理各种数组。有时候，我们需要判断一个数组是否为空，即没有包含任何元素。这在避免在空数组上执行无效操作时非常有用。本文将详细介绍如何使用NumPy库来判断一个数组是否为空，并提供一系列示例代码。
1. 使用size属性判断数组是否为空
NumPy数组有一个size属性，它返回数组中元素的总数。如果数组为空，那么它的size将为0。以下是如何使用size属性来判断一个数组是否为空的示例代码：
import numpy as np
# 示例1: 创建一个空数组
empty_array = np.array([])
print(empty_array.size == 0) # 输出: True
# 示例2: 创建一个非空数组
non_empty_array = np.array([1, 2, 3])
print(non_empty_array.size == 0) # 输出: False
Output:
2. 使用shape属性判断数组是否为空
NumPy数组的shape属性返回一个表示数组维度的元组。如果数组为空，那么它的shape将包含至少一个为0的维度。以下是如何使用shape属性来判断一个数组是否为空的示例代码：
import numpy as np
# 示例3: 创建一个空的二维数组
empty_2d_array = np.array([[]])
print(empty_2d_array.shape[0] == 0 or empty_2d_array.shape[1] == 0) # 输出: True
# 示例4: 创建一个非空的二维数组
non_empty_2d_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(non_empty_2d_array.shape[0] == 0 or non_empty_2d_array.shape[1] == 0) # 输出: False
Output:
3. 使用ndarray.size和ndarray.shape结合判断
我们可以结合使用size和shape属性来创建一个函数，该函数可以判断任何形状的数组是否为空。以下是一个示例函数及其使用方法：
import numpy as np
def is_empty_array(arr):
return arr.size == 0 or 0 in arr.shape
# 示例5: 使用函数判断空数组
empty_array = np.array([])
print(is_empty_array(empty_array)) # 输出: True
# 示例6: 使用函数判断非空数组
non_empty_array = np.array([1, 2, 3])
print(is_empty_array(non_empty_array)) # 输出: False
Output:
4. 使用len()函数判断数组是否为空
Python内置的len()函数可以返回数组的长度。对于一维数组，如果len()返回0，则数组为空。对于多维数组，需要检查每个维度的长度。以下是使用len()函数判断数组是否为空的示例代码：
import numpy as np
# 示例7: 创建一个空的一维数组
empty_array = np.array([])
print(len(empty_array) == 0) # 输出: True
# 示例8: 创建一个非空的一维数组
non_empty_array = np.array([1, 2, 3])
print(len(non_empty_array) == 0) # 输出: False
Output:
5. 使用any()或all()函数判断数组是否为空
Python的any()和all()函数可以用来检查数组中是否有元素。如果数组为空，any()将返回False，而all()在某些情况下可能会返回True。因此，any()更适合用来判断数组是否为空。以下是使用any()函数判断数组是否为空的示例代码：
import numpy as np
# 示例9: 创建一个空的一维数组
empty_array = np.array([])
print(not any(empty_array)) # 输出: True
# 示例10: 创建一个非空的一维数组
non_empty_array = np.array([1, 2, 3])
print(not any(non_empty_array)) # 输出: False
Output:
6. 使用np.count_nonzero()函数判断数组是否为空
NumPy提供了一个np.count_nonzero()函数，它可以返回数组中非零元素的数量。如果数组为空，那么非零元素的数量将为0。以下是使用np.count_nonzero()函数判断数组是否为空的示例代码：
import numpy as np
# 示例11: 创建一个空的一维数组
empty_array = np.array([])
print(np.count_nonzero(empty_array) == 0) # 输出: True
# 示例12: 创建一个非空的一维数组
non_empty_array = np.array([1, 2, 3])
print(np.count_nonzero(non_empty_array) == 0) # 输出: False
Output:
7. 使用np.prod()函数结合数组维度判断是否为空
NumPy的np.prod()函数可以计算数组维度的乘积。如果数组为空，其维度乘积将为0。以下是使用np.prod()函数判断数组是否为空的示例代码：
import numpy as np
# 示例13: 创建一个空的二维数组
empty_2d_array = np.array([[]])
print(np.prod(empty_2d_array.shape) == 0) # 输出: True
# 示例14: 创建一个非空的二维数组
non_empty_2d_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(np.prod(non_empty_2d_array.shape) == 0) # 输出: False
Output:
8. 使用np.asarray()和size属性结合判断
有时候我们需要处理的可能不是NumPy数组，而是列表或其他类型的序列。我们可以使用np.asarray()函数将其转换为NumPy数组，然后再判断是否为空。以下是使用np.asarray()和size属性结合判断数组是否为空的示例代码：
import numpy as np
# 示例15: 创建一个空的列表
empty_list = []
array_from_list = np.asarray(empty_list)
print(array_from_list.size == 0) # 输出: True
# 示例16: 创建一个非空的列表
non_empty_list = [1, 2, 3]
array_from_list = np.asarray(non_empty_list)
print(array_from_list.size == 0) # 输出: False
Output:
9. 使用np.empty()函数创建空数组
NumPy提供了np.empty()函数来创建一个指定形状和数据类型的新数组，其元素未初始化。我们可以创建一个形状为(0,)的数组来表示一个空数组。以下是使用np.empty()函数创建空数组的示例代码：
import numpy as np
# 示例17: 创建一个形状为(0,)的空数组
empty_array = np.empty(shape=(0,))
print(empty_array.size == 0) # 输出: True
Output:
10. 使用np.zeros()和np.ones()函数创建非空数组
我们可以使用np.zeros()和np.ones()函数来创建包含0或1的数组。这些数组默认不为空，但我们可以指定形状为0来创建空数组。以下是使用np.zeros()和np.ones()函数创建非空数组的示例代码：
import numpy as np
# 示例18: 创建一个包含0的非空数组
zeros_array = np.zeros(shape=(3,))
print(zeros_array.size == 0) # 输出: False
# 示例19: 创建一个包含1的非空数组
ones_array = np.ones(shape=(3,))
print(ones_array.size == 0) # 输出: False
# 示例20: 创建一个形状为0的空数组
empty_array = np.zeros(shape=(0,))
print(empty_array.size == 0) # 输出: True
Output:
总结，我们可以使用NumPy的size、shape属性，或者Python的len()、any()函数，以及NumPy的np.count_nonzero()、np.prod()函数来判断一个数组是否为空。在处理非NumPy数组时，我们可以先使用np.asarray()函数将其转换为NumPy数组。在创建数组时，我们可以使用np.empty()、np.zeros()、np.ones()函数来创建空或非空数组。