NumPy 1.14 - numpy.find_common_type()

numpy.find_common_type




numpy

numpy.find_common_type

numpy.find_common_type(array_types, scalar_types) [source]

मानक जबरदस्ती नियमों का पालन करते हुए सामान्य प्रकार निर्धारित करें।

पैरामीटर:

array_types : अनुक्रम

सरणियों का प्रतिनिधित्व करने वाले dtypes या dtype परिवर्तनीय वस्तुओं की एक सूची।

scalar_types : अनुक्रम

Dtypes या dtype परिवर्तनीय वस्तुओं की एक सूची, जो स्केलर का प्रतिनिधित्व करती है।

यह दिखाता है:

डेटाटाइप : dtype

सामान्य डेटा प्रकार, जो कि array_types अनदेखी कर scalar_types की अधिकतम सीमा है, जब तक कि scalar_types की अधिकतम scalar_types एक अलग प्रकार ( dtype.kind ) की नहीं होती। अगर दया नहीं समझी जाती है, तो कोई भी वापस नहीं किया जाता है।

यह भी देखें

dtype , dtype , can_cast , mintypecode

उदाहरण

>>> np.find_common_type([], [np.int64, np.float32, complex])
dtype('complex128')
>>> np.find_common_type([np.int64, np.float32], [])
dtype('float64')

मानक कास्टिंग नियम यह सुनिश्चित करते हैं कि एक स्केलर किसी सरणी को तब तक अप-कास्ट नहीं कर सकता है जब तक कि स्केलर मौलिक रूप से भिन्न प्रकार का डेटा न हो (अर्थात डेटा प्रकार पदानुक्रम में एक अलग पदानुक्रम के तहत) तब सरणी:

>>> np.find_common_type([np.float32], [np.int64, np.float64])
dtype('float32')

कॉम्प्लेक्स एक अलग प्रकार का है, इसलिए यह array_types तर्क में फ्लोट को अप-कास्ट करता है:

>>> np.find_common_type([np.float32], [complex])
dtype('complex128')

प्रकार विनिर्देशक स्ट्रिंग dtypes के लिए परिवर्तनीय हैं और इसलिए dtypes के बजाय इसका उपयोग किया जा सकता है:

>>> np.find_common_type(['f4', 'f4', 'i4'], ['c8'])
dtype('complex128')