परीक्षण करें कि क्या विभिन्न आकारों के फ्लोट डेटाटाइप पायथन में एक दूसरे के उपप्रकार नहीं हैं

यह जाँचने के लिए कि क्या विभिन्न आकारों के फ्लोट डेटा प्रकार एक दूसरे के उपप्रकार नहीं हैं, Python Numpy में thenumpy.issubdtype() विधि का उपयोग करें। पैरामीटर dtype या ऑब्जेक्ट ज़बरदस्ती टोन हैं।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import numpy as np

Numpy में issubdtype () विधि का उपयोग करना। विभिन्न आकारों के साथ फ्लोट डेटाटाइप की जांच -

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))

उदाहरण

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))

आउटपुट

Using the issubdtype() method in Numpy

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