import numpy as np

if (np.floor(x)-x == 0):
  return "this is an int"

我正在写一个程序来检查一个数字是否是平方的，我遇到了这个问题 我使用的代码是:

import math
print ("this program will tell you if a number is square")
print ("enter an integer")
num = float(input())
if num > 0:
    print ("ok!")
    num = (math.sqrt(num))
    inter = int(num)
    if num == inter:
            print ("It's a square number, and its root is")
            print (num)
    else:
            print ("It's not a square number, but its root is")
            print (num)
else:
    print ("That's not a positive number!")

为了判断该数字是否是整数，我将从用户输入的平方根得到的浮点数转换为一个四舍五入的整数(存储为值)，如果这两个数字相等，那么第一个数字必须是整数，允许程序响应。这可能不是最短的方法，但对我来说很有效。

在这里找到了一个关于SO本身的相关问题。

Python开发人员倾向于不检查类型，而是执行特定于类型的操作并捕获TypeError异常。但如果你不知道类型，那么你有以下。

>>> i = 12345
>>> type(i)
<type 'int'>
>>> type(i) is int
True

考虑x = n**(1.0/m)的情况，其中n=10**5, m=5。 在Python中，x将为10.000000000000002，由于浮点算术运算，它不是整数。

所以我要检查一下

if str(float(x)).endswith('.0'): print "It's an integer."

我用下面的代码进行了测试:

for a in range(2,100):
    for b in range(2,100):
        x = (a**b)**(1.0/b)
        print a,b, x, str(float(x)).endswith('.0')

它对所有a和b输出True。

当这样一个基本的，有效的，我认为是平凡的问题被提出时，看到如此激烈的讨论真是令人震惊。

有些人指出，针对int(和long)的类型检查可能会在遇到大十进制数的情况下出错。完全正确。

有些人指出，你应该“只做x + 1，看看是否会失败”。好吧，一方面，这也适用于浮点数，另一方面，很容易构造一个肯定不是很数字的类，但以某种方式定义了+运算符。

我不同意许多大力宣称你不应该检查类型的帖子。好吧，GvR曾经说过这样的话，在纯理论中，这可能是对的，但在实践中，isinstance通常是有用的(那是一段时间前，没有链接;你可以在类似这篇文章中阅读GvR对相关问题的看法)。

有趣的是，很多人似乎认为OP的意图是检查给定x的类型是否为数值整数类型——我所理解的是我通常在使用OP的话时的意思:x是否代表整数。这是非常重要的:比如问别人他们想选多少个项目，你可能想检查你得到的是一个非负整数。这样的用例比比皆是。

在我看来，重要的是要看到(1)类型检查只是程序正确性的一种度量，而且通常是相当粗略的，因为(2)通常是有边界的值有意义，而越界的值毫无意义。有时，只有一些间歇值是有意义的——比如考虑所有的数字，在给定的情况下，只有那些实数(非复数)、整数是可能的。

有趣的是，似乎没有人提到检查x == math。楼层(x)。如果这应该给出一些大的十进制类的错误，那么也许是时候重新思考OOP范式了。还有PEP 357考虑了如何使用不那么明显是整数但肯定是整数的值作为列表索引。我不确定我是否喜欢这个解决方案。

if type(input('enter = '))==int:
     print 'Entered number is an Integer'
else:
     print 'Entered number isn't an Integer'

这将检查number是否为整数