NumPyのissubdtype()メソッドで異なるサイズのint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、np.issubdtype()メソッドを使用することで、異なるサイズのintデータ型（int16、int32、int64など）が互いにサブタイプ（subdtype）であるかどうかを確認できます。

このメソッドは2つの引数を受け取ります。引数にはdtypeオブジェクト、またはdtypeに変換可能なオブジェクトを指定します。第1引数が第2引数のサブタイプであればTrue、そうでなければFalseを返します。

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()メソッドを使って、異なるビット幅を持つint型同士の関係を確認します。

print("Result...", np.issubdtype(np.int16, np.int32))
print("Result...", np.issubdtype(np.int32, np.int16))
print("Result...", np.issubdtype(np.int64, np.int32))
print("Result...", np.issubdtype(np.int32, np.int64))
print("Result...", np.issubdtype(np.int16, np.int64))
print("Result...", np.issubdtype(np.int64, np.int16))

コード例

import numpy as np

# 異なるサイズのintデータ型が互いにサブタイプではないかどうかを確認するには、
# 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int型同士をチェック
print("Result...", np.issubdtype(np.int16, np.int32))
print("Result...", np.issubdtype(np.int32, np.int16))
print("Result...", np.issubdtype(np.int64, np.int32))
print("Result...", np.issubdtype(np.int32, np.int64))
print("Result...", np.issubdtype(np.int16, np.int64))
print("Result...", np.issubdtype(np.int64, np.int16))

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

結果の解説

すべての組み合わせでFalseが返されました。これは、int16、int32、int64といった異なるビット幅を持つ整数型が、NumPyの型階層において互いにサブタイプの関係にないためです。

これらの型はいずれも同じ「整数」カテゴリ（np.integer）に属していますが、それぞれが独立した型として定義されており、ビット幅が異なるため互いに代入関係や継承関係はありません。そのため、どちらの方向で比較してもFalseとなります。