Để kiểm tra xem các kiểu dữ liệu tương tự có kích thước khác nhau có phải là kiểu con của nhau hay không, hãy sử dụng phương thức thenumpy.issubdtype () trong Python Numpy. Các tham số là loại dtype hoặc đối tượng có thể bị cưỡng chế.
Các bước
Đầu tiên, hãy nhập thư viện được yêu cầu -
import numpy as np
Sử dụng phương thức Issubdtype () trong Nump để kiểm tra các kiểu dữ liệu tương tự với các kích thước khác nhau. Kiểm tra loại dữ liệu float với các kích thước khác nhau -
print("Result...",np.issubdtype(np.float32, np.float64))
print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float32)) Kiểm tra kiểu dữ liệu int với các kích thước khác nhau -
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)) Ví dụ
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)) Đầu ra
Using the issubdtype() method in Numpy Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False