Python NumPyで異なるサイズのfloat型が互いにサブタイプかどうかを判定する方法

PythonのNumPyでは、numpy.issubdtype()メソッドを使うことで、異なるサイズのfloatデータ型（float16、float32、float64など）が互いにサブタイプ（サブdtype）であるかどうかを簡単に判定できます。このメソッドは2つの引数を受け取り、それぞれdtypeまたはdtypeに変換可能なオブジェクトを指定します。

issubdtype()メソッドとは

np.issubdtype(arg1, arg2)は、第1引数のデータ型が第2引数のデータ型のサブタイプであればTrueを、そうでなければFalseを返します。たとえば、float16とfloat32はどちらも「浮動小数点型」というカテゴリには属しますが、互いにサブタイプの関係にはありません。そのため、異なるサイズのfloat型同士を比較すると、すべてFalseが返されます。

実行手順

まず、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np

次に、issubdtype()メソッドを使用して、異なるサイズのfloat型同士の関係を確認します。

print("Result...", np.issubdtype(np.float16, np.float32))
print("Result...", np.issubdtype(np.float32, np.float16))
print("Result...", np.issubdtype(np.float64, np.float32))
print("Result...", np.issubdtype(np.float32, np.float64))
print("Result...", np.issubdtype(np.float16, np.float64))
print("Result...", np.issubdtype(np.float64, np.float16))

コード例

import numpy as np

# 異なるサイズのfloatデータ型が互いにサブタイプでないかを確認するには、
# Python Numpyのnumpy.issubdtype()メソッドを使用します。
# 引数にはdtypeまたはdtypeに変換可能なオブジェクトを指定します。
print("Numpyのissubdtype()メソッドを使用\n")

# 異なるサイズのfloat型について確認
print("Result...", np.issubdtype(np.float16, np.float32))
print("Result...", np.issubdtype(np.float32, np.float16))
print("Result...", np.issubdtype(np.float64, np.float32))
print("Result...", np.issubdtype(np.float32, np.float64))
print("Result...", np.issubdtype(np.float16, np.float64))
print("Result...", np.issubdtype(np.float64, np.float16))

出力結果

Numpyのissubdtype()メソッドを使用

Result... False
Result... False
Result... False
Result... False
Result... False
Result... False

解説

すべての組み合わせでFalseが返されました。これは、float16・float32・float64といった異なるビット幅の浮動小数点型は、互いにサブタイプの関係にないことを意味します。これらは同じnp.floatingカテゴリに属する兄弟関係にあるためです。

一方で、たとえばnp.issubdtype(np.float32, np.floating)のように具体的な型と抽象的なカテゴリを比較した場合はTrueが返されます。このようにissubdtype()を活用することで、NumPyにおける型の階層関係を正確に把握できます。