数字是 float64 吗？

Question

我有一个号码

例如

a = 1.22373

type(a) is float

就像明智的，我想找出一个数字是否是

float64 

或不。

我将如何使用 Python 或 NumPy 查找？

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 原生浮点类型。 那是因为它既是 float 又是 float64 （@Bakuriu thx 指出）。 但是，如果您将检查 float64 类型的 python float 实例变量，您将在结果中得到False ：

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

Answer 2

我发现这是检查 Numpy 数字类型的最易读的方法

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.int8, np.uint8, 
    np.int16, np.uint16, 
    np.int32, np.uint32, 
    np.int64, np.uint64
    ]:

    print('This array is either a float64, float32 or an integer')

Answer 3

如果您只比较 numpy 类型，最好根据标识每个 dtype 的数字进行比较，这就是底层 C 代码所做的。 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，您可以使用以下内容通过它来输入：

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

Answer 4

如果您正在使用 Series 或 Arrays，还可以pandas.api.types.is_float_dtype() ，它可以应用于 Series 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()

也可以看看：

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

等等。

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