ValueError ao verificar se a variável é None ou numpy.array

Gostaria de verificar se a variável é None ou numpy.array. Eu implementei uma check_afunção para fazer isso.

def check_a(a):
    if not a:
        print "please initialize a"

a = None
check_a(a)
a = np.array([1,2])
check_a(a)

Mas, esse código gera ValueError. Qual é o caminho direto?

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-0201c81c185e> in <module>()
      6 check_a(a)
      7 a = np.array([1,2])
----> 8 check_a(a)

<ipython-input-41-0201c81c185e> in check_a(a)
      1 def check_a(a):
----> 2     if not a:
      3         print "please initialize a"
      4 
      5 a = None

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

Usar not apara testar se aé Nonepressupõe que os outros valores possíveis de atêm um valor verdade de True. No entanto, a maioria dos arrays NumPy não tem um valor verdadeiro e notnão pode ser aplicada a eles.

Se você quiser testar se um objeto o é None, a maneira mais geral e confiável é usar literalmente uma isverificação contra None:

if a is None:
    ...
else:
    ...

Isso não depende de objetos possuírem um valor verdadeiro, então funciona com matrizes NumPy.

Observe que o teste tem que ser is, não ==. isé um teste de identidade de objeto. ==é o que quer que os argumentos digam, e os arrays NumPy dizem que é uma comparação de igualdade de elemento a elemento transmitida, produzindo um array booleano:

>>> a = numpy.arange(5)
>>> a == None
array([False, False, False, False, False])
>>> if a == None:
...     pass
...
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous.
 Use a.any() or a.all()

Por outro lado, se você quiser testar se um objeto é uma matriz NumPy, você pode testar seu tipo:

# Careful - the type is np.ndarray, not np.array. np.array is a factory function.
if type(a) is np.ndarray:
    ...
else:
    ...

Você também pode usar isinstance, que também retornará Truepara subclasses desse tipo (se for o que você deseja). Considerando o quão terrível e incompatível np.matrixé, você pode não querer isso:

# Again, ndarray, not array, because array is a factory function.
if isinstance(a, np.ndarray):
    ...
else:
    ...    

Se você está tentando fazer algo muito semelhante a is not None:, surge o mesmo problema. Ou seja, Numpy reclama que deve-se usar a.anyou a.all.

Uma solução alternativa é fazer:

if not (a is None):
    pass

Não é muito bonito, mas faz o trabalho.

Você pode ver se o objeto tem forma ou não

def check_array(x):
    try:
        x.shape
        return True
    except:
        return False