Автор оригинала: Team Python Pool.

5 Способов проверить, пуст ли массив NumPy

Привет, кодеры!! В этой статье мы изучим различные способы проверки того, является ли массив NumPy пустым или нет в Python. Массив-это набор элементов одного и того же типа данных в смежной ячейке памяти. Мы используем NumPy в python для выполнения манипуляций, связанных с массивами.

5 Способов узнать, пуст ли массив Numpy:

5 методов, которые мы рассмотрим в этом посте, следующие:

1. numpy.any (), чтобы проверить, пуст ли массив NumPy в Python
2. метод numpy.size()
3. Преобразовав его в список
4. Использование размера arr.()
5. С помощью метода arr.shape()

Давайте рассмотрим каждый метод подробно на примерах.

Метод 1: numpy.any() для проверки пустоты массива NumPy в Python

метод numpy.any() используется для проверки того, имеет ли значение True любой элемент массива вдоль заданной оси.

Синтаксис:

numpy.any(a,,, keepdims = )

Параметры:

• array: Входной массив, элементы которого необходимо проверить.
• ось: Ось , вдоль которой вычисляются элементы массива.
• out: Выходной массив, имеющий те же размеры, что и входной массив
• keepdmis: Если это значение равно True, то оси, которые уменьшаются, остаются в результате.

Возвращаемое значение:

• Новый логический массив (в зависимости от параметра ‘out;’ )

import numpy as np.array([]) np.any(arr)
if flag:
    print('Array is empty')
else:
    print('Array is not empty')

Выход:

Array is empty

В этом примере мы использовали метод numpy.any (), чтобы проверить, является ли массив пустым или нет. Поскольку массив пуст, значение href=”https://stackoverflow.com/questions/17402125/what-is-a-flag-variable”>переменная флага становится Истинной, и поэтому выводится вывод “Массив пуст”. Ограничение этой функции заключается в том, что она не работает, если массив содержит в себе значение 0. href=”https://stackoverflow.com/questions/17402125/what-is-a-flag-variable”>переменная флага становится Истинной, и поэтому выводится вывод “Массив пуст”. Ограничение этой функции заключается в том, что она не работает, если массив содержит в себе значение 0.

Метод 2: numpy.size() для проверки пустоты массива NumPy в Python с помощью

Мы используем функцию numpy.size() в python для подсчета количества элементов вдоль заданной оси.

Синтаксис:

numpy.size(arr,)

Параметры:

• arr: Входные данные.
• ось: Ось, вдоль которой отсчитываются элементы.

Возвращаемое значение:

• Число элементов вдоль заданной оси.

import numpy as np.array([]).size(arr)
if flag:
    print('Array is not empty')
else:
    print('Array is empty')

Выход:

Array is empty

Метод np.size() возвращает 0, так как массив пуст. В результате выполняется часть else и выводится желаемый результат.

Способ 3: Преобразуя его в список:

import numpy as np.array([])
if len(a.tolist()):
    print("Empty")

Выход:

Empty

В этом примере мы сначала преобразовали массив в список с помощью метода tolist (). Затем мы проверили размер списка с помощью метода len (), чтобы проверить, является ли массив пустым.

Метод 4: Использование размера arr.

import numpy as np.array([])
if a.size:
    print("Empty")

Выход

Empty

В этом примере мы использовали оператор arr.size, чтобы проверить, является ли массив пустым или нет. Этот оператор дает размер массива, который в данном случае равен 0, тем самым давая желаемый результат.

Метод 5: Использование метода arr.shape()

Это атрибут массива numpy, который возвращает кортеж, задающий форму массива. Мы можем использовать это, чтобы проверить, пуст ли массив.

import numpy as np.array([])
if a.shape[0]:
    print("Empty")

Выход:

Empty

В этом примере мы использовали атрибут arr.shape массива NumPy. Мы проверили, равно ли число элементов в 0-й оси, то есть строке, нулю или нет.

Также читайте: Как проверить, пуст ли список в Python С примерами

Вывод:

На этом мы заканчиваем нашу статью. Это несколько способов проверить, является ли массив NumPy пустым или нет в Python.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Счастливого Пифонирования!