Как проверить numpy на пустоту? 🧐✅

Вы можете проверить массив в библиотеке NumPy на пустоту, используя функцию numpy.empty и проверяя его размерность. Если размерность равна нулю, значит массив пустой.

import numpy as np

arr = np.empty((0,))
if arr.size == 0:
    print("Массив пустой")
else:
    print("Массив не пустой")

В этом примере мы создаем пустой массив с помощью функции numpy.empty, задавая размерность (0,). Затем мы проверяем размерность массива с помощью arr.size. Если размерность равна 0, то массив пустой, иначе - не пустой.

Как проверить numpy на пустоту

Ваш вопрос о том, как проверить numpy на пустоту - отличный способ узнать, является ли массив numpy пустым или содержит элементы. В этой статье мы внимательно рассмотрим различные подходы к проверке пустоты массива numpy.

1. Использование функции numpy.size()

Одним из способов проверки пустоты массива numpy является использование функции numpy.size(). Эта функция возвращает общее количество элементов в массиве. Если массив пустой, функция вернет 0.

import numpy as np

arr = np.array([])

if np.size(arr) == 0:
    print("Массив пустой")
else:
    print("Массив не пустой")
    

В приведенном выше примере мы создаем пустой массив с помощью функции np.array([]) и затем проверяем его на пустоту с помощью функции np.size(arr). Если размер массива равен 0, мы выводим сообщение "Массив пустой". В противном случае, если размер массива больше 0, мы выводим сообщение "Массив не пустой".

2. Использование атрибута numpy.size

Второй способ проверки пустоты массива numpy - использование атрибута numpy.size. Этот атрибут возвращает общее количество элементов в массиве. Если массив пустой, атрибут вернет 0.

import numpy as np

arr = np.array([])

if arr.size == 0:
    print("Массив пустой")
else:
    print("Массив не пустой")
    

В этом примере мы используем атрибут arr.size для проверки пустоты массива. Если размер массива равен 0, мы выводим сообщение "Массив пустой". В противном случае, если размер массива больше 0, мы выводим сообщение "Массив не пустой".

3. Использование функции numpy.isEmpty()

Третий способ проверки пустоты массива numpy - использование функции numpy.isEmpty(). Эта функция возвращает значение True, если массив пустой, и False в противном случае.

import numpy as np

arr = np.array([])

if np.isEmpty(arr):
    print("Массив пустой")
else:
    print("Массив не пустой")
    

В этом примере мы использовали функцию np.isEmpty(), чтобы проверить пустоту массива. Если массив пустой, мы выводим сообщение "Массив пустой". В противном случае, если массив не пустой, мы выводим сообщение "Массив не пустой".

4. Использование условного оператора

Четвертый способ проверки пустоты массива numpy - использование условного оператора. Вы можете проверить длину массива и принять решение на основе этой информации.

import numpy as np

arr = np.array([])

if len(arr) == 0:
    print("Массив пустой")
else:
    print("Массив не пустой")
    

В этом примере мы используем оператор len(arr) для проверки длины массива. Если длина массива равна 0, мы выводим сообщение "Массив пустой". В противном случае, если длина массива больше 0, мы выводим сообщение "Массив не пустой".

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько способов проверки пустоты массива numpy. Вы можете использовать функции numpy.size() и numpy.isEmpty(), а также атрибут numpy.size и условный оператор, чтобы проверить, содержит ли массив элементы или является пустым. Применение этих методов поможет вам эффективно проверить пустоту массива numpy.