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法律研究在 Python 中測試不同大小的 int 型別是否是 integer 類別的子型別
要測試不同大小的類似 int 型別是否是 integer 類的子型別，請在 Python Numpy 中使用 numpy.issubdtype() 方法。引數是與資料型別或可轉換為資料型別之一的物件。
步驟
首先，引入必需的庫 −
import numpy as np
在 Numpy 中使用 issubdtype() 方法。檢查具有不同大小的 integer 資料型別 −
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))示例
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))輸出
Using the issubdtype() method in Numpy Result... True Result... True Result... True Result... True Result... True Result... True
更新於：2022-02-24
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