Python NumPy로 크기가 다른 유사 데이터 타입이 서로의 하위 타입이 아닌지 확인하는 방법

크기가 다른 유사한 데이터 타입들이 서로의 하위 타입(subtype)이 아닌지 확인하려면 Python NumPy의 numpy.issubdtype() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 dtype 또는 dtype으로 변환 가능한 객체를 인자로 받습니다.

진행 단계

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.

import numpy as np

NumPy의 issubdtype() 메서드를 사용하여 크기가 다른 유사한 데이터 타입들을 확인합니다.

먼저 서로 다른 크기의 float 데이터 타입을 확인해 보겠습니다.

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

다음으로 서로 다른 크기의 int 데이터 타입을 확인합니다.

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))

전체 예제 코드

import numpy as np

# 크기가 다른 유사한 데이터 타입들이 서로의 하위 타입이 아닌지
# 확인하려면 Python NumPy의 numpy.issubdtype() 메서드를 사용합니다.
# 인자는 dtype 또는 dtype으로 변환 가능한 객체입니다.
print("Using the issubdtype() method in Numpy\n")

# 크기가 다른 유사한 데이터 타입 확인

# 서로 다른 크기의 float 데이터 타입 확인
print("Result...",np.issubdtype(np.float32, np.float64))
print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float32))

# 서로 다른 크기의 int 데이터 타입 확인
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))

실행 결과

Using the issubdtype() method in Numpy

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

결과 해석

모든 비교 결과가 False로 출력되었습니다. 이는 float32와 float64, 그리고 int16, int32, int64처럼 같은 종류지만 크기(비트 수)가 다른 데이터 타입들은 서로의 하위 타입이 아니라는 의미입니다. 즉, issubdtype()은 상속 관계나 범용 카테고리(예: np.floating, np.integer) 기준으로 판단하기 때문에, 정확히 동일한 dtype이거나 더 일반적인 부모 카테고리를 인자로 넘겨야 True를 반환합니다.