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

# यह जांचने के लिए कि क्या विभिन्न आकारों के int डेटा प्रकार एक दूसरे के उपप्रकार नहीं हैं, Python Numpy में thenumpy.issubdtype() विधि का उपयोग करें।

# पैरामीटर dtype या ऑब्जेक्ट एक के लिए जबरदस्ती हैं

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import numpy as np

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

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))
print("Result...",np.issubdtype(np.int16, np.int64))
print("Result...",np.issubdtype(np.int64, np.int16))

उदाहरण

import numpy as np

# To check whether int 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 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))
print("Result...",np.issubdtype(np.int16, np.int64))
print("Result...",np.issubdtype(np.int64, np.int16))

आउटपुट

Using the issubdtype() method in Numpy

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