ภาพรวม
ใช้ numpy.issubdtype() ตรวจสอบว่า integer data types ขนาดต่างๆ (int16, int32, int64) ไม่ใช่ subtype ของกันและกัน
ขั้นตอนการทำงาน
1. นำเข้า NumPy
import numpy as np
2. ทดสอบ issubdtype() คู่ต่อคู่
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))
ตัวอย่างโค้ดเต็ม
import numpy as np
print("Using the issubdtype() method in Numpy\n")
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))
ผลลัพธ์
Using the issubdtype() method in Numpy Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False
สรุป: Int types ขนาดต่างๆ ไม่ใช่ subtype ของกันและกัน (int16 ⊄ int32 ⊄ int64) ทั้งคู่ทิศทาง แต่ล้วนเป็น subtype ของ np.signedinteger และ np.integer