如何确定一个数字是否是任何类型的 int（核心或 numpy，有符号或无符号）？

Question

我需要测试变量是否为int 类型，或np.int*、np.uint* 中的任何一个，最好使用单个条件（ie no or）。

经过一些测试，我猜是：

• isinstance(n, int) 将仅匹配 int 和 np.int32（或 np.int64，具体取决于平台），
• np.issubdtype(type(n), int) 似乎匹配所有 int 和 np.int*，但不匹配 np.uint*。

这导致了两个问题：np.issubdtype 会匹配任何类型的有符号整数吗？可以在一次检查中确定一个数字是任何类型的有符号整数还是无符号整数？

这是关于 整数 的测试，该测试应返回 False 以获取 float-likes。

Answer 1

NumPy 提供了可以/应该用于子类型检查的基类，而不是 Python 类型。

使用np.integer 检查有符号或无符号整数的任何实例。

使用np.signedinteger 和np.unsignedinteger 检查有符号类型或无符号类型。

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

所有浮点数或复数类型在测试时都将返回False。

np.issubdtype(np.uint*, int) 将始终为 False，因为 Python int 是有符号类型。

在文档here 中可以找到显示所有这些基类之间关系的有用参考。

Answer 2

我建议将类型元组传递给 python isinstance() 内置函数。关于您关于np.issubtype() 的问题，它与任何类型的签名整数都不匹配，它确定一个类是否是第二类的子类。由于所有整数类型（int8、int32 等）都是 int 的子类，如果您将其中任何一个类型与 int 一起传递，它将返回 True。

这是一个例子：

>>> 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

另外，作为一种更通用的方法（当您只想匹配某些特定类型时不合适）您可以使用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