1.判断ndarray是否为空
我想要判断I_un是否为空，却出现下面的错误。if I_un: ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
这个错误是因为你尝试将一个numpy的ndarray数组作为条件进行判断，而数组的真值判断是模棱两可的。为了解决这个问题，你可以使用 any() 或 all() 函数来检查数组中的元素是否满足条件。
any() 函数用于检查数组中的任何一个元素是否为真。如果数组中至少有一个元素为真，那么 any() 函数返回 True；否则，返回 False。
all() 函数用于检查数组中的所有元素是否都为真。如果数组中的所有元素都为真，那么 all() 函数返回 True；否则，返回 False。
下面是示例代码：
if any(I_un):
# 数组不为空的处理逻辑
else:
# 数组为空的处理逻辑
2.合并两个ndarray数组，并且去重
如果你想将两个ndarray合并，并且只保留其中不重复的值，你可以使用np.unique()函数。这个函数可以去除数组中的重复元素，并返回一个只包含唯一值的新数组。代码如下：
I_un = np.concatenate((I_un, I_un_j), axis=0)
I_un = np.unique(I_un)
在这个示例中，np.concatenate()函数用于将I_un和I_un_j合并为一个新的数组。然后，np.unique()函数对合并后的数组进行去重操作，得到一个只包含唯一值的新数组。最后，将去重后的数组重新赋值给I_un。
这样，你就可以将不同的值添加到I_un中，而不存储重复的值。
3.自定义类型排序
因为是自定义类型，所以出现下列错误，请你帮我修改。 TypeError: '<' not supported between instances of 'User' and 'User'
当你尝试对自定义类型进行排序或比较操作时，Python不知道如何对其进行排序，因此会引发TypeError异常。
为了解决这个问题，你可以通过在自定义类中定义__lt__()方法来指定如何比较两个对象的大小。__lt__()方法用于定义小于运算符（<）的行为。你可以根据自己的需求在该方法中实现自定义的比较逻辑。
以下是一个示例，展示了如何在User类中定义__lt__()方法：
class User:
# ... 其他代码 ...
def __lt__(self, other):
# 比较逻辑，根据自己的需求进行实现
# 返回True表示当前对象小于other对象，否则返回False
return self.id < other.id
在这个示例中，我们在User类中定义了__lt__()方法，比较的依据是用户的id属性。你可以根据自己的需求来定义比较逻辑。
通过定义__lt__()方法，你可以告诉Python如何比较两个User对象的大小，从而解决TypeError异常。
