最初の引数の型がPythonの2番目のサブクラスであるかどうかを判別します

最初の引数の型が2番目のサブクラスであるかどうかを判断するには、Python numpyのnumpy.issubsctype（）メソッドを使用します。 1番目と2番目の引数はデータ型です。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np

Numpyでissubsctype（）メソッドを使用する。最初の引数が2番目の引数のサブクラスであるかどうかを確認する-

print("Result...",np.issubsctype(np.float16, np.float32))
print("Result...",np.issubsctype(np.int32, np.signedinteger))
print("Result...",np.issubsctype('i4', np.signedinteger))
print("Result...",np.issubsctype('S8', str))
print("Result...",np.issubsctype(np.array([45, 89]), int))
print("Result...",np.issubsctype(np.array([5., 25., 40.]), float))

例

import numpy as np

# To determine if the type in the first argument is a subclass of second, use the numpy.issubsctype() method in Python numpy
# The 1st and the 2nd argument are datatypes

print("Using the issubsctype() method in Numpy\n")

# Checking whether the first argument is a subclass of the second argument
print("Result...",np.issubsctype(np.float16, np.float32))
print("Result...",np.issubsctype(np.int32, np.signedinteger))
print("Result...",np.issubsctype('i4', np.signedinteger))
print("Result...",np.issubsctype('S8', str))
print("Result...",np.issubsctype(np.array([45, 89]), int))
print("Result...",np.issubsctype(np.array([5., 25., 40.]), float))

出力

Using the issubsctype() method in Numpy

Result... False
Result... True
Result... True
Result... False
Result... True
Result... True