異なるサイズの類似したデータ型がPythonで相互のサブタイプではないかどうかをテストします

サイズの異なる類似のデータ型が相互の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。パラメータは、dtypeまたはobjectcoercibletoone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

Numpのissubdtype（）メソッドを使用して、サイズが異なる類似のデータ型をチェックします。異なるサイズのfloatデータ型をチェックしています-

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

異なるサイズのintデータ型をチェックしています-

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))

例

import numpy as np

# To check whether similar data types of different sizes are not subdtypes of each other, use the numpy.issubdtype() method in Python Numpy.
# The parameters are the dtype or object coercible to one
print("Using the issubdtype() method in Numpy\n")

# Checking for similar datatypes with different sizes

# Checking for float datatype with different sizes
print("Result...",np.issubdtype(np.float32, np.float64))
print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float32))

# Checking for int datatype with different sizes
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))

出力

Using the issubdtype() method in Numpy

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