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法律研究測試不同大小的浮點數資料型別在 Python 中不是相互的子型別
要檢查不同大小的浮點數資料型別是否是相互的子型別，請在 Python Numpy 中使用 numpy.issubdtype() 方法。引數是可轉換為物件的資料型別。
步驟
首先，匯入所需的庫 −
import numpy as np
在 Numpy 中使用 issubdtype() 方法。檢查具有不同大小的浮點數資料型別 −
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))示例
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))輸出
Using the issubdtype() method in Numpy Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False Result... False
更新於: 2022 年 2 月 24 日
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