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
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_typesдля получения возвращаемого значения.В противном случае вызывается
min_scalar_typeдля каждого массива, а полученные типы данных комбинируются с помощьюpromote_typesдля 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 вresult_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