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type関数を用いた型の確認でのnumpy.int64の型の取扱いについて

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yohehe

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よく用いられるタイタニック号のデータです。
データ内の型についてのプログラムを作成しようとしているのですが、int型の確認で困っております。

a=np.unique(df["Survived"])
#要素内は[0 1]

print(type(a))
#<class 'numpy.ndarray'>
print(type(a[0]))
#<class 'numpy.int64'>

#上記でintであることを確認した上で、

if type(a[0]) is int  :
    print("int")
else:
    print("intではありません")

#上記は intではないと出力される。

if type(a[0]) is int or float  :
    print("int or float")
else:
    None
#としてみると、int or floatと表示されます。

上記のように type型の関数でintであることを確認したが、type(a[0]) is int
で調べるとintではないと出力される理由がわからずに困っています。 
if type(a[0]) is int or float でなぜ int or floatと出力されるのでしょうか。

データ型の確認の基本なのかもしれませんが、よろしくお願いいたします。

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回答 1

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誤解1

type(a[0]) is intで調べる

intとnp.int64は別物なので、np.int64 is int は False ですね。

誤解2

if type(a[0]) is int or float でなぜ int or floatと出力されるのでしょうか。

orの使い方を間違えています。

# Trueと表示される!なんで?
if 2 == 3 or 4:
    print(True)

これは条件が (2 == 3) or 4 とパースされているためです。
次のように書くと想像通りに働きます。

# これならTrueと表示されない
if 2 == 3 or 2 == 4:
    print(True)

ご提示のコードについても同様です。
type(a[0]) is int or float は (type(a[0]) is int) or float と解釈されます。

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  • 2019/04/22 15:16

    LouiS0616様、ありがとうございます。
    曖昧にして学習を進めてた部分でありました。intとnp.int64は別の型であるんですね。int型であるようにするにはastype()などで型の変更が必要あるんですね。
    if文におけるor構造の書き方についても勉強しなおします。ありがとうございました!

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