ValueError при проверке, является ли переменная None или numpy.array

Я хотел бы проверить, является ли переменная None или numpy.array. Я реализовал check_aфункцию для этого.

def check_a(a):
    if not a:
        print "please initialize a"

a = None
check_a(a)
a = np.array([1,2])
check_a(a)

Но этот код вызывает ValueError. Какой прямой путь?

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-0201c81c185e> in <module>()
      6 check_a(a)
      7 a = np.array([1,2])
----> 8 check_a(a)

<ipython-input-41-0201c81c185e> in check_a(a)
      1 def check_a(a):
----> 2     if not a:
      3         print "please initialize a"
      4 
      5 a = None

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

Использование not aдля проверки того a, Noneпредполагает ли это, что другие возможные значения aимеют значение истинности True. Однако большинство массивов NumPy вообще не имеют значения истинности и notне могут быть к ним применены.

Если вы хотите проверить, существует ли объект None, наиболее общий и надежный способ - буквально использовать isпроверку None:

if a is None:
    ...
else:
    ...

Это не зависит от объектов, имеющих значение истинности, поэтому работает с массивами NumPy.

Учтите, что тест должен быть is, а не ==. isэто тест на идентичность объекта. ==это то, что аргументы говорят, а массивы NumPy говорят, что это транслируемое поэлементное сравнение равенства, производящее логический массив:

>>> a = numpy.arange(5)
>>> a == None
array([False, False, False, False, False])
>>> if a == None:
...     pass
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.
 Use a.any() or a.all()

С другой стороны, если вы хотите проверить, является ли объект массивом NumPy, вы можете проверить его тип:

# Careful - the type is np.ndarray, not np.array. np.array is a factory function.
if type(a) is np.ndarray:
    ...
else:
    ...

Вы также можете использовать isinstance, который также будет возвращен Trueдля подклассов этого типа (если вы этого хотите). Учитывая, насколько это ужасно и несовместимо np.matrix, вы можете этого не захотеть:

# Again, ndarray, not array, because array is a factory function.
if isinstance(a, np.ndarray):
    ...
else:
    ...    

Если вы пытаетесь сделать что-то очень похожее:, a is not Noneвозникает та же проблема. То есть Numpy жалуется, что нужно использовать a.anyили a.all.

Обходной путь:

if not (a is None):
    pass

Не очень красиво, но работает.

Вы можете увидеть, имеет ли объект форму или нет

def check_array(x):
    try:
        x.shape
        return True
    except:
        return False