如何检查python对象是否为numpy ndarray

Question

我有一个函数，它接受一个数组作为输入，并对它进行一些计算。输入数组可以是也可以不是numpy ndarray（可以是列表、对象等）

在函数中，我将输入数组（无论其类型）转换为numpy ndarray。但是，对于大型阵列，这一步骤的计算成本可能会很高，尤其是在for循环中多次调用该函数时

因此，仅当输入数组还不是numpy ndarray时，我才想将其转换为numpy ndarray

我该怎么做

import numpy as np

def myfunc(array):
    # Check if array is not already numpy ndarray
    # Not correct way, this is where I need help
    if type(array) != 'numpy.ndarray':
        array = np.array(array)

    # The computation on array
    # Do something with array
    new_array = other_func(array)
    return new_array

Answer 1

使用asarray更简单：

def myfunc(arr):
    arr = np.asarray(arr)
    # The computation on array
    # Do something with array
    new_array = other_func(arr)
    return new_array

如果arr已经是一个数组，asarray不会生成副本，因此通过asarray传递它不会受到惩罚。让numpy为您进行测试

numpy函数通常通过asarray（或变量）传递其输入，只要确保类型是它们期望的类型即可

Answer 2

您可以在这里使用isinstance

import numpy as np
a=np.array([1,2,...])
isinstance(a,np.ndarray)
#True

---

def myfunc(array):
    return array if isinstance(array,np.ndarray) else np.array(array)

如果它已经是一个np.ndarray，只需返回array，否则将array转换为np.array

Answer 3

很接近，但需要调用特定的类，即numpy.ndarray（这里您只是与字符串进行比较）。此外，您还有内置的^{}，查看给定对象是否是另一个对象的实例：

def myfunc(array):
    # Check if array is not already numpy ndarray
    if not isinstance(array, np.ndarray):
        array = np.array(array)

    # The computation on array
    # Do something with array
    new_array = other_func(array)
    return new_array