異なるサイズの同様のint型がPythonの整数クラスのサブ型であるかどうかをテストします

異なるサイズの同様のint型が整数クラスのサブ型であるかどうかをテストするには、Python Numpyのthenumpy.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

Numpyでissubdtype（）メソッドを使用する。異なるサイズの整数データ型をチェックしています-

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

例

import numpy as np

# To test whether similar int type of different sizes are subdtypes of integer class, 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 integer datatype with different sizes
print("Result...",np.issubdtype(np.int16, np.signedinteger))
print("Result...",np.issubdtype(np.int32, np.signedinteger))
print("Result...",np.issubdtype(np.int64, np.signedinteger))
print("Result...",np.issubdtype(np.int16, np.integer))
print("Result...",np.issubdtype(np.int32, np.integer))
print("Result...",np.issubdtype(np.int64, np.integer))

出力

Using the issubdtype() method in Numpy

Result... True
Result... True
Result... True
Result... True
Result... True
Result... True