বিভিন্ন আকারের int ডেটাটাইপগুলি পাইথনে একে অপরের সাবডিটাইপ নয় কিনা তা পরীক্ষা করুন

# বিভিন্ন আকারের int ডেটা প্রকারগুলি একে অপরের সাবডিটাইপ নয় কিনা তা পরীক্ষা করতে, পাইথন নম্পিতে thenumpy.issubdtype() পদ্ধতি ব্যবহার করুন৷

# পরামিতিগুলি হল dtype বা অবজেক্ট যা একজনের জন্য জোরপূর্বক

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

import numpy as np

Numpy-এ issubdtype() পদ্ধতি ব্যবহার করে। বিভিন্ন মাপের −

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))

উদাহরণ

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))

আউটপুট

Using the issubdtype() method in Numpy

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