ทดสอบว่าประเภทข้อมูลที่คล้ายกันซึ่งมีขนาดต่างกันไม่ใช่ประเภทย่อยของกันและกันใน Python

ในการตรวจสอบว่าข้อมูลประเภทเดียวกันที่มีขนาดต่างกันไม่ใช่ประเภทย่อยของกันและกันหรือไม่ ให้ใช้วิธี thenumpy.issubdtype() ใน Python Numpy พารามิเตอร์คือ dtype หรือ object coercible toone

ขั้นตอน

ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น -

import numpy as np

ใช้เมธอด issubdtype() ใน Nump เพื่อตรวจสอบประเภทข้อมูลที่คล้ายกันซึ่งมีขนาดต่างกัน กำลังตรวจสอบประเภทข้อมูล float ที่มีขนาดต่างกัน -

print("Result...",np.issubdtype(np.float32, np.float64))
print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float32))

กำลังตรวจสอบประเภทข้อมูล int ที่มีขนาดต่างกัน -

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))

ตัวอย่าง

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))

ผลลัพธ์

Using the issubdtype() method in Numpy

Result... False
Result... False
Result... False
Result... False
Result... False
Result... False