Pythonのタプルで注文固有のデータ型を確認する
タプル内の特定のデータ型の順序を確認する必要がある場合は、「isinstance」メソッドと「chainedif」を使用できます。
'isinstance'メソッドは、特定のパラメーターが特定のデータ型に属しているかどうかを確認します。
'chainedif'は連鎖条件文です。これは、ネストされた選択ステートメントを記述する別の方法です。これは基本的に、ステートメントが'および'演算子を使用して結合され、その結果が評価される場合に複数を意味します。
リストを使用して、異種の値(つまり、整数、浮動小数点、文字列などの任意のデータ型のデータ)を格納できます。
以下は同じのデモンストレーションです-
例
my_tuple = ('Hi', ['there', 'Will'], 67) print("The tuple is : ") print(my_tuple) my_result = isinstance(my_tuple, tuple) and isinstance(my_tuple[0], str) and isinstance(my_tuple[1], list) and isinstance(my_tuple[2], int) print("Do all instances match the required data type in the same order ? ") print(my_result)
出力
The tuple is : ('Hi', ['there', 'Will'], 67) Do all instances match the required data type in the same order ? True
説明
- リストのタプルが定義され、コンソールに表示されます。
- 「isinstance」メソッドは、タプル内の要素が特定のデータ型に属しているかどうかを確認するために使用されます。
- これはタプルリスト内のすべての要素に対して実行されるため、'および'演算子を使用して操作をチェーンします。
- これは値に割り当てられます。
- コンソールに表示されます。
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Pythonで指定されたnumpy配列のデータ型を変更する
astype(data_type)というメソッドがあります numpy配列のデータ型を変更します。タイプfloat64のnumpy配列がある場合 、次にそれを int32に変更できます astype()にデータ型を指定する numpy配列のメソッド。 dtype を使用して、numpy配列のタイプを確認できます。 クラス。サンプルのnumpy配列のデータ型を確認しましょう。 例 # importing numpy library import numpy as np # creating numpy array array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # pr
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Pythonデータ型と型変換
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