Python NumPyのissubdtype()で異なるサイズの類似データ型が互いにサブタイプでないことを確認する方法

サイズの異なる類似データ型同士が、互いにサブタイプ（派生型）ではないことを確認するには、PythonのNumPyライブラリが提供する numpy.issubdtype() メソッドを使用します。このメソッドは、引数としてdtype（またはdtypeに変換可能なオブジェクト）を受け取り、第一引数が第二引数のサブタイプである場合に True を返します。

確認の手順

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、サイズの異なる類似データ型同士の関係をチェックします。まずはfloat型（浮動小数点数）について、異なるサイズ間で確認してみましょう。

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

続いて、int型（整数）についても、異なるサイズ間で同様に確認します。

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))

サンプルコード

import numpy as np

# サイズの異なる類似データ型が互いにサブタイプでないことを確認するには、
# 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("Using the issubdtype() method in Numpy\n")

# float型（異なるサイズ）の確認
print("Result...", np.issubdtype(np.float32, np.float64))
print("Result...", np.issubdtype(np.float64, np.float32))

# int型（異なるサイズ）の確認
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))

実行結果

Using the issubdtype() method in Numpy

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

解説

実行結果からわかるように、すべての組み合わせで False が返されました。これは、float32 と float64、あるいは int16・int32・int64 のように同じ種類でもビット幅が異なるデータ型同士は、NumPyの型階層において互いにサブタイプの関係にないことを示しています。サイズの異なるこれらの型は独立した型として扱われるため、issubdtype() を使えばこの関係性を簡単に検証できます。