python：変数が配列かスカラーかを識別する方法

引数を取る関数がありますNBins。この関数をスカラー50または配列で呼び出したいのですが[0, 10, 20, 30]。関数内でどのようにして長さを特定できNBinsますか？それともスカラーまたはベクトルの場合は別の言い方をしますか？

私はこれを試しました：

>>> 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()
>>> 

見ての通り、私は適用することはできませんlenしP、それは、配列ではないのですから、......のようなものがあるisarrayかisscalarのpythonでは？

ありがとう

>>> isinstance([0, 10, 20, 30], list)
True
>>> isinstance(50, list)
False

あらゆるタイプのシーケンスをサポートするcollections.Sequenceには、の代わりにチェックしますlist。

注：isinstanceクラスのタプルもサポートします。チェックtype(x) in (..., ...)は回避する必要があり、不要です。

あなたもチェックしたいかもしれません not isinstance(x, (str, unicode))

以前の回答は、配列がpython標準リストであると想定しています。numpyを頻繁に使用する人として、私は非常にpythonicテストをお勧めします：

if hasattr(N, "__len__")

@jamylakと@ jpaddison3の回答を組み合わせると、入力としてnumpy配列に対して堅牢で、リストと同じように処理する必要がある場合は、

import numpy as np
isinstance(P, (list, tuple, np.ndarray))

これは、リスト、タプル、およびnumpy配列のサブクラスに対して堅牢です。

そして、（リストとタプルだけでなく）シーケンスの他のすべてのサブクラスに対してもロバストになりたい場合は、

import collections
import numpy as np
isinstance(P, (collections.Sequence, np.ndarray))

なぜ目標値isinstanceと比較するのtype(P)ではなく、このようにすべきなのですか？以下は、NewListリストの自明なサブクラスであるの動作を作成して調査する例です。

>>> class NewList(list):
...     isThisAList = '???'
... 
>>> x = NewList([0,1])
>>> y = list([0,1])
>>> print x
[0, 1]
>>> print y
[0, 1]
>>> x==y
True
>>> type(x)
<class '__main__.NewList'>
>>> type(x) is list
False
>>> type(y) is list
True
>>> type(x).__name__
'NewList'
>>> isinstance(x, list)
True

かかわらずxとyしてそれらを扱う、等しいと比較type異なる動作になるでしょう。ただし、xはのサブクラスのインスタンスなのでlist、を使用isinstance(x,list)するxとy、同じように目的の動作と処理が行われます。

numpyにisscalar（）に相当するものはありますか？はい。

>>> np.isscalar(3.1)
True
>>> np.isscalar([3.1])
False
>>> np.isscalar(False)
True

@jamylakのアプローチはより良いものですが、ここに代替アプローチがあります

>>> N=[2,3,5]
>>> P = 5
>>> type(P) in (tuple, list)
False
>>> type(N) in (tuple, list)
True

別の代替アプローチ（クラス名プロパティの使用）：

N = [2,3,5]
P = 5

type(N).__name__ == 'list'
True

type(P).__name__ == 'int'
True

type(N).__name__ in ('list', 'tuple')
True

何もインポートする必要はありません。

これが私が見つけた最良のアプローチです：__len__との存在を確認してください__getitem__。

あなたはなぜ尋ねるかもしれませんか？理由は次のとおりです。

1. isinstance(obj, abc.Sequence)PyTorchのTensorを含む一部のオブジェクトでは実装されていないため、一般的なメソッドは失敗します__contains__。
2. 残念ながら、Pythonのcollections.abcには、チェックのみを行うものはなく__len__、__getitem__配列のようなオブジェクトに対する最小限のメソッドだと思います。
3. リスト、タプル、ndarray、Tensorなどで動作します。

さて、さらなる苦労はありません：

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

ほとんどの場合、文字列を配列ではなく値と見なしたい場合があるため、デフォルトのパラメータを追加したことに注意してください。タプルについても同様です。

>>> N=[2,3,5]
>>> P = 5
>>> type(P)==type(0)
True
>>> type([1,2])==type(N)
True
>>> type(P)==type([1,2])
False

変数のデータ型を確認できます。

N = [2,3,5]
P = 5
type(P)

Pのデータ型として出力されます。

<type 'int'>

そのため、それが整数または配列であることを区別できます。

私はそのような基本的な質問がpythonですぐに答えを持っているようには見えないことに驚いています。提案された回答のほとんどすべてが、ある種の型チェックを使用しているようです。これは通常、Pythonでは推奨されておらず、特定のケースに制限されているようです（タプルやリストではない、さまざまな数値型または汎用の反復可能なオブジェクトでは失敗します）。

私にとって、よりうまく機能するのは、numpyをインポートしてarray.sizeを使用することです。次に例を示します。

>>> a=1
>>> np.array(a)
Out[1]: array(1)

>>> np.array(a).size
Out[2]: 1

>>> np.array([1,2]).size
Out[3]: 2

>>> np.array('125')
Out[4]: 1

また注意してください：

>>> len(np.array([1,2]))

Out[5]: 2

だが：

>>> len(np.array(a))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-40-f5055b93f729> in <module>()
----> 1 len(np.array(a))

TypeError: len() of unsized object

size代わりに単に使用してlenください！

>>> from numpy import size
>>> N = [2, 3, 5]
>>> size(N)
3
>>> N = array([2, 3, 5])
>>> size(N)
3
>>> P = 5
>>> size(P)
1

preds_test [0]の形状（128,128,1）isinstance（）関数を使用してそのデータ型をチェックしましょうisinstanceは2つの引数を取ります。1番目の引数はデータ2番目の引数はデータ型isinstance（preds_test [0]、np.ndarray）は出力をTrueにします。これは、preds_test [0]が配列であることを意味します。

タイトルの質問に答えるには、変数がスカラーかどうかを直接確認する方法は、変数を浮動小数点数に変換することです。を取得した場合TypeError、そうではありません。

N = [1, 2, 3]
try:
    float(N)
except TypeError:
    print('it is not a scalar')
else:
    print('it is a scalar')