Python numpy find_common_type用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.find_common_type 的用法。

用法:

numpy.find_common_type(array_types, scalar_types)

按照标准强制规则确定通用类型。

参数：

array_types： 序列

表示数组的 dtype 或 dtype 可转换对象的列表。

scalar_types： 序列

表示标量的 dtype 或 dtype 可转换对象的列表。

返回：

datatype： 类型

通用数据类型，即最大的array_types忽略scalar_types，除非最大scalar_types是一种不同的类型(numpy.dtype.kind)。如果不理解该类型，则返回 None。

例子：

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

标准转换规则确保标量不能up-cast 数组，除非标量是根本不同类型的数据(即在数据类型层次结构中的不同层次结构下)，然后是数组：

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

Complex 属于不同的类型，因此 up-casts 是 array_types 参数中的浮点数：

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

类型说明符字符串可转换为 dtypes，因此可以用来代替 dtypes：

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