Comment puis-je vérifier si un tableau numpy est vide ou non ?

Question

Comment puis-je vérifier si un tableau numpy est vide ou non ?

J'ai utilisé le code suivant, mais cela échoue si le tableau contient un zéro.

if not self.Definition.all():

Est-ce la solution ?

if self.Definition == array([]):

Answer 1

Vous pouvez toujours jeter un coup d'œil à la .size attribut. Il s'agit défini comme un nombre entier et est égal à zéro ( 0 ) lorsqu'il n'y a aucun élément dans le tableau :

import numpy as np
a = np.array([])

if a.size == 0:
    # Do something when `a` is empty

Answer 2

https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html (2020.04.08)

L'objet principal de NumPy est le tableau multidimensionnel homogène. C'est un tableau d'éléments (généralement des nombres), tous du même type, indexés par un tuple d'entiers non négatifs. En NumPy, les dimensions sont appelées axes. (...) La classe de tableau de NumPy est appelée ndarray. (...) Les attributs les plus importants d'un objet ndarray sont :

ndarray.ndim
le nombre d'axes (dimensions) du tableau.

ndarray.shape
les dimensions du tableau. C'est un tuple d'entiers indiquant la taille du tableau dans chaque dimension. Pour une matrice avec n lignes et m colonnes, shape sera (n,m). La longueur du tuple shape est donc le nombre d'axes, ndim.

ndarray.size le nombre total d'éléments du tableau. Il est égal au produit des éléments de la forme.

Answer 3

Une mise en garde, cependant. Notez que np.array(None).size renvoie 1 ! C'est parce que a.size est équivalent à np.prod(a.shape), np.array(None).shape est (), et un produit vide est 1.

>>> import numpy as np
>>> np.array(None).size
1
>>> np.array(None).shape
()
>>> np.prod(())
1.0

Par conséquent, j'utilise ce qui suit pour tester si un tableau numpy a des éléments :

>>> def elements(array):
    ...     return array.ndim and array.size

>>> elements(np.array(None))
0
>>> elements(np.array([]))
0
>>> elements(np.zeros((2,3,4)))
24

Answer 4

Pourquoi voudrions-nous vérifier si un tableau est empty ? Les tableaux ne croissent ou ne diminuent pas comme les listes. En commençant avec un tableau "vide", et en augmentant avec np.append est une erreur fréquente des novices.

Utilisation d'une liste dans if alist: dépend de sa valeur booléenne :

In [102]: bool([])                                                                       
Out[102]: False
In [103]: bool([1])                                                                      
Out[103]: True

Mais essayer de faire la même chose avec un tableau produit (dans la version 1.18) :

In [104]: bool(np.array([]))                                                             
/usr/local/bin/ipython3:1: DeprecationWarning: The truth value 
   of an empty array is ambiguous. Returning False, but in 
   future this will result in an error. Use `array.size > 0` to 
   check that an array is not empty.
  #!/usr/bin/python3
Out[104]: False

In [105]: bool(np.array([1]))                                                            
Out[105]: True

et bool(np.array([1,2]) produit la fameuse erreur d'ambiguïté.

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La réponse acceptée suggère size :

In [11]: x = np.array([])
In [12]: x.size
Out[12]: 0

Mais je (et la plupart des autres) vérifie le shape plus que le size :

In [13]: x.shape
Out[13]: (0,)

Un autre élément en sa faveur est qu'il se "mappe" sur une carte de l'UE. empty liste :

In [14]: x.tolist()
Out[14]: []

Mais il y a d'autres tableaux avec 0 size qui ne sont pas "vides" dans ce dernier sens :

In [15]: x = np.array([[]])
In [16]: x.size
Out[16]: 0
In [17]: x.shape
Out[17]: (1, 0)
In [18]: x.tolist()
Out[18]: [[]]
In [19]: bool(x.tolist())
Out[19]: True

np.array([[],[]]) est également de taille 0, mais de forme (2,0) et len 2.

Bien que le concept d'un empty est bien définie, une empty array n'est pas bien défini. Une liste vide est égale à une autre. On ne peut pas en dire autant d'une size 0 le tableau.

La réponse dépend vraiment de

• Que voulez-vous dire par "vide" ?
• pour quoi faites-vous vraiment le test ?