Python numpy promote_types用法及代码示例

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

用法:

numpy.promote_types(type1, type2)

返回 type1 和 type2 可以安全地转换为的具有最小大小和最小标量类型的数据类型。返回的数据类型始终按本机字节顺序排列。

这个函数是对称的，但很少有关联。

参数：

type1： dtype 或 dtype 说明符

第一种数据类型。

type2： dtype 或 dtype 说明符

第二种数据类型。

返回：

out： 类型

提升的数据类型。

注意：

从 NumPy 1.9 开始，promote_types 函数现在在将整数或浮点数据类型作为一个参数、将字符串数据类型作为另一个参数时返回有效的字符串长度。以前，它总是返回输入字符串 dtype，即使它不够长，无法存储转换为字符串的最大整数/浮点值。

例子：

>>> np.promote_types('f4', 'f8')
dtype('float64')

>>> np.promote_types('i8', 'f4')
dtype('float64')

>>> np.promote_types('>i8', '<c8')
dtype('complex128')

>>> np.promote_types('i4', 'S8')
dtype('S11')

非关联案例的示例：

>>> p = np.promote_types
>>> p('S', p('i1', 'u1'))
dtype('S6')
>>> p(p('S', 'i1'), 'u1')
dtype('S4')