我有一个以NBins为参数的函数。我想用标量50或数组[0,10,20,30]调用这个函数。如何在函数中识别NBins的长度?或者换一种说法，它是标量还是向量?
我试了一下:
>>> N=[2,3,5]
>>> P = 5
>>> len(N)
3
>>> len(P)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: object of type 'int' has no len()
>>>
如你所见，我不能将len应用于P，因为它不是一个数组....python中有isarray或isscalar之类的东西吗?
谢谢
当前回答
虽然@jamylak的方法更好，但这里有另一种方法
>>> N=[2,3,5]
>>> P = 5
>>> type(P) in (tuple, list)
False
>>> type(N) in (tuple, list)
True
其他回答
>>> import collections.abc
>>> isinstance([0, 10, 20, 30], collections.abc.Sequence)
True
>>> isinstance(50, collections.abc.Sequence)
False
注意:isinstance也支持类元组，检查类型(x)在(…)是应该避免的，也是不必要的。
你也可以检查not isinstance(x， (str, unicode))
正如@2080所指出的，这对numpy数组无效。如。
>>> import collections.abc
>>> import numpy as np
>>> isinstance((1, 2, 3), collections.abc.Sequence)
True
>>> isinstance(np.array([1, 2, 3]), collections.abc.Sequence)
False
在这种情况下，您可以尝试来自@jpaddison3的答案:
>>> hasattr(np.array([1, 2, 3]), "__len__")
True
>>> hasattr([1, 2, 3], "__len__")
True
>>> hasattr((1, 2, 3), "__len__")
True
然而，正如这里所指出的，这也不是完美的，并且会错误地(至少在我看来)将字典分类为序列，而isinstance with collections.abc.Sequence则正确地分类:
>>> hasattr({"a": 1}, "__len__")
True
>>> from numpy.distutils.misc_util import is_sequence
>>> is_sequence({"a": 1})
True
>>> isinstance({"a": 1}, collections.abc.Sequence)
False
你可以这样定制你的解决方案，根据你的需要给isinstance添加更多类型:
>>> isinstance(np.array([1, 2, 3]), (collections.abc.Sequence, np.ndarray))
True
>>> isinstance([1, 2, 3], (collections.abc.Sequence, np.ndarray))
True
你可以检查变量的数据类型。
N = [2,3,5]
P = 5
type(P)
它会给你P的数据类型。
<type 'int'>
这样你就可以区分它是整数还是数组。
Preds_test[0]的形状(128,128,1) 让我们使用isinstance()函数检查它的数据类型 Isinstance接受2个参数。 第一个参数是数据 第二个参数是数据类型 isinstance(preds_test[0]， np.ndarray)输出为True。这意味着preds_test[0]是一个数组。
这是我发现的最好的方法:检查__len__和__getitem__是否存在。
你可能会问为什么?原因包括:
流行的方法isinstance(obj, abc.Sequence)在一些对象(包括PyTorch的Tensor)上失败，因为它们没有实现__contains__。 不幸的是，Python的集合中什么都没有。abc，只检查__len__和__getitem__，我觉得这是数组类对象的最小方法。 它适用于列表，元组，ndarray，张量等。
废话不多说:
def is_array_like(obj, string_is_array=False, tuple_is_array=True):
result = hasattr(obj, "__len__") and hasattr(obj, '__getitem__')
if result and not string_is_array and isinstance(obj, (str, abc.ByteString)):
result = False
if result and not tuple_is_array and isinstance(obj, tuple):
result = False
return result
请注意，我添加了默认参数，因为大多数时候您可能希望将字符串视为值，而不是数组。元组也是如此。
虽然@jamylak的方法更好，但这里有另一种方法
>>> N=[2,3,5]
>>> P = 5
>>> type(P) in (tuple, list)
False
>>> type(N) in (tuple, list)
True
