使用not运算符结合数组本身作为条件来判断数组是否为空。 arr=[]ifnotarr:print("数组为空")else:print("数组不为空") 1. 2. 3. 4. 5. 示例代码 下面我们来看一个完整的示例代码,演示如何判断一个数组是否为空: arr=[1,2,3]defis_empty(arr):ifnotarr:returnTrueelse:returnFalseifis_empty(arr):...
importnumpyasnp# 创建一个空的nparrayempty_array=np.array([])# 判断nparray是否为空ifempty_array.shape==(0,):print("nparray is empty")else:print("nparray is not empty") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 上述代码中,首先使用np.array([])创建了一个空的nparray。然后,使用shape...
if bool(array) == False: print("数组为空") ``` 3. 使用 `is_empty()` 方法:Python 中的列表对象有一个 `is_empty()` 方法,用于判断列表是否为空。可以使用以下代码进行判断: ```python if array.is_empty(): print("数组为空") ``` 不过,第三种方法仅适用于列表对象,对于其他类型的数组,如...
double', 'ceil', 'cfloat', 'char', 'character', 'chararray', 'choose', 'clip', 'clongdouble', 'clongfloat', 'column_stack', 'common_type', 'compare_chararrays', 'compat', 'complex', 'complex128', 'complex64', 'complex_', 'complexfloating', 'compress', 'concatenate', 'conj...
notNone ==notFalse ==not''==not0 ==not[] ==not{} ==not() if x is not None是最好的写法,清晰,不会出现错误,以后坚持使用这种写法。 使用if not x这种写法的前提是:必须清楚x等于None, False, 空字符串"", 0, 空列表[], 空字典{}, 空元组()时对你的判断没有影响才行。
array：创建数组 dtype：指定数据类型 zeros：创建数据全为0 ones：创建数据全为1 empty：创建数据接近0...
[x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quicksort(left) + middle + quicksort(right) # 示例使用 array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] sorted_array = quicksort(array) print(sorted_array) #...
array里一些好用的函数 np.where(条件con,替代值x,替代值y),相当于语句x if con else y. 例如np.where(arr>0, 2, arr),数组arr中大于0的元胞变成2,其他不变。 求统计值系列:.mean/sum/cumsum(累加)/cumprod(累乘)/min/max/std/var(方差)…...可带参数axis指定计算方向,0列1行。(这样能实现统计...
def __init__(self, email_queue, condition_var): threading.Thread.__init__(self) self.email_queue = email_queue self.condition_var = condition_var def run(self): while True: self.condition_var.acquire() if len(self.email_queue) == 0: print("E-mail queue is empty. Entering wait ...
import numpy as npfrom scipy.optimize import minimizedef func(x):return(2*x[0]*x[1]+2*x[0]-x[0]**2+2*x[1]**2+np.sin(x[0]))cons=({"type":"eq","fun":lambda x:np.array([x[0]**3-x[1]]),"jac":lambda x:np.array([3*(x[0]**2),-1.0])},{"type":"ineq","...