Spec-Zone.ru › NumPy 1.14

numpy.result_type

numpy.result_type(*arrays_and_dtypes)

Возвращает тип, полученный в результате применения правил повышения типа NumPy к аргументам.

Повышение типа в NumPy работает аналогично правилам в таких языках, как C++, с некоторыми небольшими отличиями. Когда используются как скаляры, так и массивы, тип массива имеет приоритет, и учитывается фактическое значение скаляра.

Например, вычисление 3*a, где a — массив с плавающей точкой 32 бита, интуитивно должно привести к результату с плавающей точкой 32 бита. Если 3 — целое число 32 бита, правила NumPy указывают, что оно не может быть без потерь преобразовано в плавающую точку 32 бита, поэтому типом результата должна быть плавающая точка 64 бита. Исследуя значение константы «3», мы видим, что она помещается в целое число 8 бит, которое может быть без потерь преобразовано в плавающую точку 32 бита.

Параметры:

arrays_and_dtypes : список массивов и типов данных

Операнды некоторой операции, для которой нужен тип результата.

Возвращает:

out : тип данных

Тип результата.

См. также

dtype, promote_types, min_scalar_type, can_cast

Примечания

Введено в версии 1.6.0.

Используемый алгоритм:

Категории определяются в первую очередь проверкой того, является ли максимальный вид всех массивов и скаляров булевым, целым (int/uint) или с плавающей точкой (float/complex).

Если существуют только скаляры или максимальная категория скаляров выше максимальной категории массивов, типы данных комбинируются с помощью promote_types для получения возвращаемого значения.

В противном случае вызывается min_scalar_type для каждого массива, а полученные типы данных комбинируются с помощью promote_types для получения возвращаемого значения.

Множество значений int не является подмножеством значений uint для типов с одинаковым числом бит, что не отражено в min_scalar_type, но обрабатывается как особый случай в result_type.

Примеры

>>> np.result_type(3, np.arange(7, dtype='i1'))
dtype('int8')
>>> np.result_type('i4', 'c8')
dtype('complex128')
>>> np.result_type(3.0, -2)
dtype('float64')

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.5/reference/generated/numpy.result_type.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API