বিভিন্ন আকারের একই ধরনের ডেটা পাইথনে একে অপরের সাবডিটাইপ নয় কিনা তা পরীক্ষা করুন

বিভিন্ন আকারের অনুরূপ ডেটা টাইপগুলি একে অপরের সাবডিটাইপ নয় কিনা তা পরীক্ষা করতে, পাইথন নম্পিতে thenumpy.issubdtype() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পরামিতি হল dtype বা অবজেক্ট জবরদস্তিমূলক টোন।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

import numpy as np

বিভিন্ন আকারের অনুরূপ ডেটাটাইপগুলি পরীক্ষা করতে Nump-এ issubdtype() পদ্ধতি ব্যবহার করে। বিভিন্ন আকারের −

print("Result...",np.issubdtype(np.float32, np.float64))
print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float32))

বিভিন্ন আকারের −

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))

উদাহরণ

import numpy as np

# To check whether similar 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 similar datatypes with different sizes

# Checking for float datatype with different sizes
print("Result...",np.issubdtype(np.float32, np.float64))
print("Result...",np.issubdtype(np.float64, np.float32))

# 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))

আউটপুট

Using the issubdtype() method in Numpy

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