Question

我有一个号码

e.g。

a = 1.22373

type(a) is float

同样明智的我想知道一个数字是

float64

是不是。

我将如何使用python或numpy找到？

Answer 1

使用isinstance：

>>> f = numpy.float64(1.4)
>>> isinstance(f, numpy.float64)
True
>>> isinstance(f, float)
True

numpy.float64继承自python native float类型。那是因为它既浮动又浮动64（@Bakuriu thx指出）。但是如果你要检查float64类型的python float实例变量，你将在结果中获得False：

>>> f = 1.4
>>> isinstance(f, numpy.float64)
False
>>> isinstance(f, float)
True

Answer 2

如果您只是比较numpy类型，最好将比较基于识别每个dtype的数字，这是底层C代码的作用。在我的系统上，12是np.float64的数字：

>>> np.dtype(np.float64).num
12
>>> np.float64(5.6).dtype.num
12
>>> np.array([5.6]).dtype.num
12

要将它与非numpy值一起使用，你可以通过以下方式输入它：

def isdtype(a, dt=np.float64):
    try:
        return a.dtype.num == np.dtype(dt).num
    except AttributeError:
        return False

Answer 3

我发现这是检查Numpy数字类型最可读的方法

import numpy as np
npNum = np.array([2.0]) 

if npNum.dtype == np.float64:
    print('This array is a Float64')

# or if checking for multiple number types:
if npNum.dtype in [np.float32, np.float64, np.integer]:
    print('This array is either a float64, float32 or an integer')

Answer 4

如果您正在使用系列或数组，还可以检查 pandas.api.types.is_float_dtype()，它可以应用于系列或一组 dtypes；例如：

dts = df.dtypes # Series of dtypes with the colnames as the index
is_floating = dts.apply(pd.api.types.is_float_dtype)
floating_cols_names = dts[is_floating].index.tolist()

另见：

pandas.api.types.is_integer_dtype()
pandas.api.types.is_numeric_dtype()

等

请参阅 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.1.4/reference/api/pandas.api.types.is_bool_dtype.html 及以下页面。

查找数字是否为float64

4 个答案: