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法學研究測試不同大小的 int 資料型別在 Python 中是否不是彼此的子型別
# 要檢查不同大小的 int 資料型別是否不是彼此的子型別，請在 Python Numpy 中使用 numpy.issubdtype() 方法。
# 引數是可強制轉換為 dtype 或物件的型別
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 int 資料型別 −
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))示例
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))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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