크기가 다른 float 데이터 유형이 서로의 하위 유형이 아닌지 확인하려면 Python Numpy에서 numpy.issubdtype() 메서드를 사용합니다. 매개변수는 dtype 또는 강제 변환 가능한 객체입니다.
단계
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -
import numpy as np
Numpy에서 issubdtype() 메서드를 사용합니다. 크기가 다른 float 데이터 유형 확인 -
print("Result...",np.issubdtype(np.float16, np.float32)) print("Result...",np.issubdtype(np.float32, np.float16)) print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float32)) print("Result...",np.issubdtype(np.float32, np.float64)) print("Result...",np.issubdtype(np.float16, np.float64)) print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float16))
예시
import numpy as np # To check whether float 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 float datatype with different sizes print("Result...",np.issubdtype(np.float16, np.float32)) print("Result...",np.issubdtype(np.float32, np.float16)) print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float32)) print("Result...",np.issubdtype(np.float32, np.float64)) print("Result...",np.issubdtype(np.float16, np.float64)) print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float16))
출력
Using the issubdtype() method in Numpy Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False