Python numpy promote_types用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.promote_types 的用法。

用法:

numpy.promote_types(type1, type2)

返回 type1 和 type2 可以安全地轉換為的具有最小大小和最小標量類型的數據類型。返回的數據類型始終按本機字節順序排列。

這個函數是對稱的，但很少有關聯。

參數：

type1： dtype 或 dtype 說明符

第一種數據類型。

type2： dtype 或 dtype 說明符

第二種數據類型。

返回：

out： 類型

提升的數據類型。

注意：

從 NumPy 1.9 開始，promote_types 函數現在在將整數或浮點數據類型作為一個參數、將字符串數據類型作為另一個參數時返回有效的字符串長度。以前，它總是返回輸入字符串 dtype，即使它不夠長，無法存儲轉換為字符串的最大整數/浮點值。

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')

非關聯案例的示例：

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