Wie zu bestimmen, ob eine Zahl beliebigen Typs int (Kern-oder numpy, signiert oder nicht)?

Brauche ich, um zu testen, ob eine variable vom Typ int oder irgendwelche np.int*, np.uint* am besten mit einem einzigen Zustand (d.h. keine or).

Nach einigen tests, ich denke, dass:

  • isinstance(n, int) passt nur int und np.int32 (oder np.int64 je nach Plattform),
  • np.issubdtype(type(n), int) scheint zu passen alle int und np.int*, aber nicht mit np.uint*.

Dies führt zu zwei Fragen: wird np.issubdtype match alle Art von signed ints? Bestimmen können, in einem einzigen prüfen, ob eine Zahl ist jede Art von signed oder unsigned int?

Dies ist zum testen für Ganzzahlen, sollten Sie den test zurück False für float-mag.

InformationsquelleAutor Arcturus B | 2016-06-09
  1. 45

    NumPy enthält Basisklassen, die Sie kann/sollte man verwenden für die Subtyp-Kontrolle, anstatt den Python-Arten.

    Verwenden np.integer zu überprüfen, die für jede Instanz entweder signed oder unsigned Integer-zahlen.

    Verwenden np.signedinteger und np.unsignedinteger zu überprüfen, für signed-Typen oder unsigned-Typen.

    >>> np.issubdtype(np.uint32, np.integer)
True
>>> np.issubdtype(np.uint32, np.signedinteger)
False
>>> np.issubdtype(int, np.integer)
True

    Aller schwebenden oder komplexe Typen zurück False wenn getestet.

    np.issubdtype(np.uint*, int) immer False weil die Python - int ist ein signed-Typ.

    Eine nützliche Referenz zeigt die Beziehung zwischen all diesen Basis-Klassen findet sich in der Dokumentation hier.

    Wie zu bestimmen, ob eine Zahl beliebigen Typs int (Kern-oder numpy, signiert oder nicht)?

    • Ich bin definitiv voting bis, dies ermöglicht das überprüfen mit: isinstance(n, (int, np.integer)).
    InformationsquelleAutor Alex Riley
  2. 3

    Schlage ich vor, vorbei an ein Tupel von Datentypen zu python isinstance() built-in-Funktion. Und in Bezug auf Ihre Frage über np.issubtype() es nicht mit jeder Art von signed ints, es zu bestimmen, ob eine Klasse eine Unterklasse einer zweiten Klasse. Und da wir alle integer-Typen (int8, int32, etc.) die Unterklassen von int es wird True zurückgeben, wenn Sie eine dieser Arten zusammen mit int.

    Hier ist ein Beispiel:

    >>> a = np.array([100])
>>> 
>>> np.issubdtype(type(a[0]), int)
True
>>> isinstance(a[0], (int, np.uint))
True
>>> b = np.array([100], dtype=uint64)
>>> 
>>> isinstance(b[0], (int, np.uint))
True

    Auch, wie ein mehr allgemeiner Ansatz (ist nicht angemessen, wenn Sie nur wollen, passen einige spezifische Arten), die Sie verwenden können np.isreal():

    >>> np.isreal(a[0])
True
>>> np.isreal(b[0])
True
>>> np.isreal(2.4) # This might not be the result you want
True
>>> np.isreal(2.4j)
False
    • Vielen Dank für die Klarstellungen über np.issutype(). Ich denke, die Auflistung von Typen in isinstance() funktionieren würde, aber ich möchte dies vermeiden, da es bedeuten würde, zu tun isinstance(n, (int, np.int, np.int0, np.int8, np.int16, <etc.>, np.uint, <etc.>). Ich kann mir nicht denken weniger pythonic.
    • In diesem Fall möchten Sie vielleicht, um die Verwendung eines generischen Typs und übergeordnete Typen von Ganzzahlen. Werfen Sie einen Blick auf numpy Daten eingeben docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/user/basics.types.html
    • In der Tat, mit np.integer wie vorgeschlagen von ajcr funktioniert Prima, danke!
    InformationsquelleAutor Kasrâmvd
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