NumPy 1.14 - Data type routines

डेटा प्रकार दिनचर्या




numpy

डेटा प्रकार दिनचर्या

can_cast (से_, [, कास्टिंग]) रिटर्न सही है अगर कास्टिंग के नियम के अनुसार डेटा प्रकारों के बीच कास्ट हो सकता है।
promote_types (टाइप 1, टाइप 2) डेटा प्रकार को सबसे छोटे आकार और सबसे छोटे स्केलर प्रकार के साथ लौटाता है, जिसमें type1 और type1 दोनों सुरक्षित रूप से डाले जा सकते हैं।
min_scalar_type (a) स्केलर a , डेटा प्रकार को सबसे छोटे आकार और सबसे छोटे स्केलर प्रकार के साथ लौटाता है जो इसके मूल्य को पकड़ सकता है।
result_type (* arrays_and_dtypes) उस प्रकार को लौटाता है जिसके परिणामस्वरूप NumPy प्रकार पदोन्नति नियमों को तर्कों पर लागू किया जाता है।
common_type (* सरणियाँ) एक स्केलर प्रकार लौटाएं जो इनपुट सरणियों के लिए सामान्य है।
obj2sctype (प्रतिनिधि [, डिफ़ॉल्ट]) एक वस्तु के पायथन प्रकार के बराबर स्केलर dtype या NumPy लौटें।

डेटा प्रकार बनाना

dtype (obj [, align, copy]) डेटा टाइप ऑब्जेक्ट बनाएं।
format_parser (प्रारूप, नाम, शीर्षक […]] प्रारूप में नाम, शीर्षक, विवरण को dtype में बदलने के लिए कक्षा।

डेटा प्रकार की जानकारी

finfo (dtype) फ्लोटिंग पॉइंट प्रकारों के लिए मशीन की सीमा।
iinfo (प्रकार) पूर्णांक प्रकारों के लिए मशीन की सीमा।
MachAr ([फ्लोट_कोन, int_conv,…]) मशीन मापदंडों का निदान।

डेटा प्रकार परीक्षण

issctype (प्रतिनिधि) निर्धारित करता है कि क्या दी गई वस्तु स्केलर डेटा-प्रकार का प्रतिनिधित्व करती है।
issubdtype (arg1, arg2) सही है अगर पहली दलील टाइप पदानुक्रम में कम / बराबर एक टाइपबॉक्स है।
issubsctype (arg1, arg2) निर्धारित करें कि क्या पहला तर्क दूसरे तर्क का उपवर्ग है।
issubclass_ (arg1, arg2) यह निर्धारित करें कि क्या एक वर्ग दूसरे वर्ग का उपवर्ग है।
find_common_type (array_types, scalar_types) मानक जबरदस्ती नियमों का पालन करते हुए सामान्य प्रकार निर्धारित करें।

कई तरह का

typename (चार) दिए गए डेटा प्रकार कोड के लिए विवरण लौटाएं।
sctype2char (sctype) एक स्केलर dtype के स्ट्रिंग प्रतिनिधित्व लौटें।
mintypecode (टाइपराइक्स [, टाइपसेट, डिफ़ॉल्ट]) न्यूनतम आकार के प्रकार के लिए वर्ण लौटाएं, जिसमें दिए गए प्रकार सुरक्षित रूप से डाले जा सकते हैं।