我有一个接受参数的函数NBins。我想用一个标量50或一个数组来调用这个函数[0, 10, 20, 30]。如何在函数内识别，长度NBins是多少？或者换一种说法，如果它是标量还是向量？
我试过这个：
>>> 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()
>>>
如您所见，我不能适用len于P，因为它不是数组.... python 中有类似isarrayor的东西吗？isscalar
谢谢
>>> isinstance([0, 10, 20, 30], list)
True
>>> isinstance(50, list)
False
要支持任何类型的序列，请检查collections.Sequence而不是list.
注意：isinstance也支持类的元组，type(x) in (..., ...)应该避免检查并且是不必要的。
您可能还想检查not isinstance(x, (str, unicode))
以前的答案假设该数组是一个 python 标准列表。作为经常使用 numpy 的人，我建议对以下内容进行非常 Python 的测试：
if hasattr(N, "__len__")
将@jamylak 和@jpaddison3 的答案结合在一起，如果您需要对 numpy 数组作为输入具有鲁棒性并以与列表相同的方式处理它们，您应该使用
import numpy as np
isinstance(P, (list, tuple, np.ndarray))
这对于列表、元组和 numpy 数组的子类是健壮的。
如果您还想对所有其他序列子类（不仅仅是列表和元组）保持健壮，请使用
import collections
import numpy as np
isinstance(P, (collections.Sequence, np.ndarray))
为什么你应该以这种方式做事isinstance而不是type(P)与目标值进行比较？这是一个示例，我们在其中制作和研究 的行为NewList，这是一个简单的列表子类。
>>> 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
尽管x并且y比较相同，但处理它们type会导致不同的行为。但是，由于x是 的子类的一个实例list， usingisinstance(x,list)给出了所需的行为并以相同的方式对待x和y。
numpy 中是否有等效于 isscalar() 的方法？是的。
>>> np.isscalar(3.1)
True
>>> np.isscalar([3.1])
False
>>> np.isscalar(False)
True
>>> np.isscalar('abcd')
True
虽然@jamylak 的方法更好，但这是另一种方法
>>> N=[2,3,5]
>>> P = 5
>>> type(P) in (tuple, list)
False
>>> type(N) in (tuple, list)
True
另一种替代方法（使用类名属性）：
N = [2,3,5]
P = 5
type(N).__name__ == 'list'
True
type(P).__name__ == 'int'
True
type(N).__name__ in ('list', 'tuple')
True
无需导入任何东西。
这是我发现的最佳方法：检查__len__and的存在__getitem__。
你可能会问为什么？原因包括：
isinstance(obj, abc.Sequence)在某些对象上失败，包括 PyTorch 的张量，因为它们没有实现__contains__.__len__，__getitem__我觉得这是类数组对象的最小方法。所以事不宜迟：
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
请注意，我添加了默认参数，因为大多数时候您可能希望将字符串视为值，而不是数组。对于元组也是如此。
>>> N=[2,3,5]
>>> P = 5
>>> type(P)==type(0)
True
>>> type([1,2])==type(N)
True
>>> type(P)==type([1,2])
False
要回答标题中的问题，判断变量是否为标量的直接方法是尝试将其转换为浮点数。如果你得到TypeError，它不是。
N = [1, 2, 3]
try:
float(N)
except TypeError:
print('it is not a scalar')
else:
print('it is a scalar')
您可以检查变量的数据类型。
N = [2,3,5]
P = 5
type(P)
它会给你输出 P 的数据类型。
<type 'int'>
这样您就可以区分它是整数还是数组。
只需使用size而不是len！
>>> from numpy import size
>>> N = [2, 3, 5]
>>> size(N)
3
>>> N = array([2, 3, 5])
>>> size(N)
3
>>> P = 5
>>> size(P)
1
我很惊讶这样一个基本的问题在 python 中似乎没有直接的答案。在我看来，几乎所有提议的答案都使用某种类型检查，这在 python 中通常不建议使用，而且它们似乎仅限于特定情况（它们因不同的数字类型或不是元组或列表的通用可迭代对象而失败）。
对我来说，更好的方法是导入 numpy 并使用 array.size，例如：
>>> 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
另请注意：
>>> len(np.array([1,2]))
Out[5]: 2
但：
>>> 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
由于 Python 中的一般准则是请求宽恕而不是许可，我认为从序列中检测字符串/标量的最 Pythonic 方法是检查它是否包含整数：
try:
1 in a
print('{} is a sequence'.format(a))
except TypeError:
print('{} is a scalar or string'.format(a))
preds_test[0] 的形状为 (128,128,1) 让我们使用 isinstance() 函数检查其数据类型 isinstance 有 2 个参数。第一个参数是数据第二个参数是数据类型 isinstance(preds_test[0], np.ndarray) 给出输出为真。这意味着 preds_test[0] 是一个数组。