numpy数组与numpy列表数组

Question

我有两个numpy数组

arr1 = np.empty( (3,) , dtype=np.object)
arr1[0] = [1,2]
arr1[1] = [1,2,3]
arr1[2] = None

arr2 = np.empty( (3,) , dtype=np.object)
arr2[0] = np.array([1,2])
arr2[1] = np.array([1,2,3])
arr2[2] = None

为什么，当我检查内部数组/列表是否为None时，我得到的结果都是相同的

In [28]: arr1 != None
Out[28]: array([ True,  True,  False])

In [27]: arr2 != None
Out[27]: True

在numpy中检查的方法是什么，即arr2中的每个元素都是空的？

Answer 1

请注意，arr2 != None行在较新版本的Numpy上引发以下DeprecationWarning：

Warning (from warnings module):
  File "<pyshell#19>", line 1
DeprecationWarning: elementwise comparison failed; this will raise an error in the future.

原因是my_array != my_object为每个i调用my_array[i] != my_object，并期望在每个元素上得到一个布尔值。相反，它将返回array([ False, False])作为第一个元素(而不仅仅是布尔值)。

因此，本质上，区别在于list != None返回False，但numpy_array_of_ints != None返回数组。从元素上比较，应该只返回一组布尔人。

编辑:查看医生们，元素级比较的返回值“通常为bool类型，除非dtype=object被传递”。因此，我们可以这样做：

>>> np.not_equal(arr1, None, dtype=object)
array([True, True, False], dtype=object)
>>> np.not_equal(arr2, None, dtype=object)
array([array([ True,  True]), array([ True,  True,  True]), False],
      dtype=object)