技术问题：无法获取ndarray的shape及如何查找指定数据中的数组数量

遇到拿不到ndarray的shape的情况，你可以按这几个步骤排查解决：

• 先确认你的变量真的是numpy ndarray。很多时候我们会把嵌套的元组、列表或者其他容器当成ndarray，比如你第二个问题里的就是元组包裹着数组。用type()函数检查：

  import numpy as np
  # 假设你的变量叫data
  print(type(data))
  

  如果输出是tuple或者list，那你需要先取出里面的ndarray元素再访问shape，比如data[0].shape。

• 如果确实是ndarray，但还是拿不到shape，大概率是你的数组是object dtype。这种数组里的元素可能是不同长度的子数组或者其他对象，直接访问data.shape只能拿到外层的形状，要查看内部元素的shape得遍历：

  # 遍历object数组的每个元素看shape
  for elem in data:
      if isinstance(elem, np.ndarray):
          print(elem.shape)
  

• 如果报错提示'xxx' object has no attribute 'shape'，那肯定是变量不是ndarray，回到第一步排查结构，是不是嵌套了其他容器，或者数据加载时出了问题导致没生成ndarray。

先纠正一个小误解——你给出的这个数据(array([], shape=(1, 0), dtype=float64), array([[814.0257732 , 718.76804124], ...]))本质是一个Python元组，不是void类型（可能是你看打印信息的时候看错了）。要统计里面的数组数量，方法很直接：

• 先确认数据类型，用type()验证：

  print(type(your_data))  # 应该输出 <class 'tuple'>
  

• 直接用len()函数获取元组里的元素数量，也就是数组的个数：

  array_count = len(your_data)
  print(array_count)  # 这里会输出2
  

如果真的遇到void dtype的结构化数组（比如np.dtype('V')），那你需要先解析结构化数组的字段，但从你给出的输出来看，明显是元组，上面的方法就完全够用了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ishaan Kalsi