크기가 다른 유사한 데이터 유형이 Python에서 서로의 하위 유형이 아닌지 테스트합니다.

크기가 다른 유사한 데이터 유형이 서로 하위 유형이 아닌지 확인하려면 Python Numpy에서 numpy.issubdtype() 메소드를 사용하십시오. 매개변수는 dtype 또는 강제 변환 가능한 객체입니다.

단계

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 -

import numpy as np

Nump에서 issubdtype() 메서드를 사용하여 크기가 다른 유사한 데이터 유형을 확인합니다. 크기가 다른 float 데이터 유형 확인 -

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

크기가 다른 int 데이터 유형 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))

예시

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))

출력

Using the issubdtype() method in Numpy

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