NumPy Тип данных: функция common_types ()
Функция numpy.common_types ()
Функция common_types () возвращает скалярный тип, который является общим для входных массивов.
Тип возвращаемого значения всегда будет неточным (т. Е. Скалярным типом с плавающей запятой), даже если все массивы являются целочисленными. Если один из входных данных является целочисленным массивом, тип возвращаемой минимальной точности - это 64-битный тип d с плавающей запятой.
Все входные массивы, кроме int64 и uint64, могут быть безопасно преобразованы в возвращенный dtype без потери информации.
Версия: 1.15.0
Синтаксис:
numpy.common_type (* массивы)
Параметр:
| название | Описание | Необходимые / Необязательный |
|---|---|---|
| массив1, массив2,…: ndarrays | Входные массивы. |
Возвращаемое значение:
out: код типа данных
Код типа данных.
Пример: функция numpy.common_type ()
>>> import numpy as np
>>> np.common_type(np.arange(32, dtype=np.float32))
<class 'numpy.float32'>
>>> np.common_type(np.arange(32, dtype=np.float32), np.arange(5))
<class 'numpy.float64'>
>>> np.common_type(np.arange(5), np.array([55, 6.j]), np.array([55.0]))
<class 'numpy.complex128'>
Python - NumPy Code Editor:
Предыдущая: result_type ()
Далее: obj2sctype ()
Новый контент: Composer: менеджер зависимостей для PHP , R программирования