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法律研究在 Python 中测试不同大小的相似数据类型是否不是彼此的子类型
若要检查不同大小的相似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一个参数的数据类型或对象。
步骤
首先，导入必需的库 −
import numpy as np
在 Numpy 中使用 issubdtype() 方法来检查不同大小的相似数据类型。检查具有不同大小的浮点数数据类型 −
print("Result...",np.issubdtype(np.float32, np.float64))
print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float32))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))示例
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))输出
Using the issubdtype() method in Numpy Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False
更新日期：2022 年 2 月 24 日
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