यह जांचने के लिए कि क्या समान int प्रकार के विभिन्न आकार पूर्णांक वर्ग के उपप्रकार 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 पूर्णांक डेटाटाइप की जांच -
print("Result...",np.issubdtype(np.int16, np.signedinteger)) print("Result...",np.issubdtype(np.int32, np.signedinteger)) print("Result...",np.issubdtype(np.int64, np.signedinteger)) print("Result...",np.issubdtype(np.int16, np.integer)) print("Result...",np.issubdtype(np.int32, np.integer)) print("Result...",np.issubdtype(np.int64, np.integer))
उदाहरण
import numpy as np # To test whether similar int type of different sizes are subdtypes of integer class, 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 integer datatype with different sizes print("Result...",np.issubdtype(np.int16, np.signedinteger)) print("Result...",np.issubdtype(np.int32, np.signedinteger)) print("Result...",np.issubdtype(np.int64, np.signedinteger)) print("Result...",np.issubdtype(np.int16, np.integer)) print("Result...",np.issubdtype(np.int32, np.integer)) print("Result...",np.issubdtype(np.int64, np.integer))
आउटपुट
Using the issubdtype() method in Numpy Result... True Result... True Result... True Result... True Result... True Result... True