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法学研究测试不同大小的 int 数据类型在 Python 中是否不是彼此的子类型
# 要检查不同大小的 int 数据类型是否不是彼此的子类型，请在 Python Numpy 中使用 numpy.issubdtype() 方法。
# 参数是可强制转换为 dtype 或对象的类型
步骤
首先导入所需的库 −
import numpy as np
在 Numpy 中使用 issubdtype() 方法。检查具有不同大小的 int 数据类型 −
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))示例
import numpy as np
# To check whether int 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 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))
print("Result...",np.issubdtype(np.int16, np.int64))
print("Result...",np.issubdtype(np.int64, np.int16))输出
Using the issubdtype() method in Numpy Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False
更新于： 2022 年 2 月 24 日
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