परीक्षण करें कि क्या विभिन्न आकारों के समान डेटा प्रकार पायथन में एक दूसरे के उपप्रकार नहीं हैं

यह जांचने के लिए कि क्या विभिन्न आकारों के समान 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

विभिन्न आकारों के समान डेटाटाइप की जांच करने के लिए Nump में issubdtype() विधि का उपयोग करना। विभिन्न आकारों के साथ फ्लोट डेटाटाइप की जांच -

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

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))

उदाहरण

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))

आउटपुट

Using the issubdtype() method in Numpy

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