如何确定数字是否为任何类型的int（核心或numpy，带符号或不带符号）？

我需要测试变量是否为类型的int，或任何的np.int*，np.uint*优选使用单一的条件（即没有or）。

经过一些测试，我猜想：

• isinstance(n, int)将仅与int和np.int32（或np.int64取决于平台）匹配，
• np.issubdtype(type(n), int)似乎所有的匹配int和np.int*，但不匹配np.uint*。

这导致两个问题：将 np.issubdtype匹配任何一种带符号的整数？可以一次检查数字是否为带符号的整数或无符号的整数吗？

这是关于整数的测试，测试应返回False浮点型。

NumPy提供了您可以/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

测试时，所有浮点或复数类型都将返回False。

np.issubdtype(np.uint*, int)永远是False因为Pythonint是带符号的类型。

在这里的文档中找到了显示所有这些基类之间关系的有用参考。

我建议将一个类型的元组传递给pythonisinstance()内置函数。关于您的问题np.issubtype()是否与任何带符号的int类型都不匹配，它确定一个类是否是第二个类的子类。并且由于所有整数类型（int8，int32等）都是其子类，int如果您将这些类型中的任何一个与一起传递，则它将返回True int。

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），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