Để kiểm tra xem các kiểu dữ liệu float có kích thước khác nhau có không phải là subdtype của nhau hay không, dùng numpy.issubdtype() trong NumPy Python. Các tham số là dtype hoặc đối tượng có thể ép kiểu thành dtype.
Các bước thực hiện
Nhập NumPy:
import numpy as np
Kiểm tra các cặp kiểu float khác kích thước:
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float16, np.float32)) # False
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float32, np.float16)) # False
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float64, np.float32)) # False
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float32, np.float64)) # False
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float16, np.float64)) # False
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float64, np.float16)) # False
Ví dụ hoàn chỉnh
import numpy as np
print("Sử dụng issubdtype() trong NumPy\n")
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float16, np.float32))
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float32, np.float16))
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float64, np.float32))
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float32, np.float64))
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float16, np.float64))
print("Kết quả...", np.issubdtype(np.float64, np.float16))
Kết quả đầu ra
Sử dụng issubdtype() trong NumPy
Kết quả... False
Kết quả... False
Kết quả... False
Kết quả... False
Kết quả... False
Kết quả... False