numpy.can_cast

numpy.can_cast(from_, to, casting='safe')

Возвращает True, если преобразование между типами данных может произойти в соответствии с правилом преобразования. Если from является скаляром или скаляром массива, также возвращает True, если скалярное значение может быть преобразовано в целое число без переполнения или усечения.

Параметры:

from_ : dtype, dtype specifier, scalar, or array Тип данных, скаляр или массив для преобразования. to : dtype or dtype specifier Тип данных для преобразования. casting : {‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}, optional Управляет тем, какой вид преобразования данных может произойти. ‘no’ означает, что типы данных вообще не должны преобразовываться. ‘equiv’ означает, что разрешены только изменения порядка байтов. ‘safe’ означает, что разрешены только преобразования, которые могут сохранить значения. ‘same_kind’ означает, что разрешены только безопасные преобразования или преобразования внутри одного типа, например, float64 в float32. ‘unsafe’ означает, что могут быть выполнены любые преобразования данных.

Возвращает:

out : bool True, если преобразование может произойти в соответствии с правилом преобразования.

См. также

dtype, result_type

Примечания

Начиная с NumPy 1.9, функция can_cast теперь возвращает False в режиме преобразования ‘safe’ для целочисленного/плавающего типа данных и строкового типа данных, если длина строкового типа данных недостаточно велика, чтобы сохранить максимальное целочисленное/плавающее значение, преобразованное в строку. Ранее can_cast в режиме ‘safe’ возвращал True для целочисленного/плавающего типа данных и строкового типа данных любой длины.

Примеры

Основные примеры

>>> np.can_cast(np.int32, np.int64)
True
>>> np.can_cast(np.float64, complex)
True
>>> np.can_cast(complex, float)
False

>>> np.can_cast('i8', 'f8')
True
>>> np.can_cast('i8', 'f4')
False
>>> np.can_cast('i4', 'S4')
False

Преобразование скаляров

>>> np.can_cast(100, 'i1')
True
>>> np.can_cast(150, 'i1')
False
>>> np.can_cast(150, 'u1')
True

>>> np.can_cast(3.5e100, np.float32)
False
>>> np.can_cast(1000.0, np.float32)
True

Проверка скаляра массива проверяет значение, массив — нет

>>> np.can_cast(np.array(1000.0), np.float32)
True
>>> np.can_cast(np.array([1000.0]), np.float32)
False

Использование правил преобразования

>>> np.can_cast('i8', 'i8', 'no')
True
>>> np.can_cast('<i8', '>i8', 'no')
False

>>> np.can_cast('<i8', '>i8', 'equiv')
True
>>> np.can_cast('<i4', '>i8', 'equiv')
False

>>> np.can_cast('<i4', '>i8', 'safe')
True
>>> np.can_cast('<i8', '>i4', 'safe')
False

>>> np.can_cast('<i8', '>i4', 'same_kind')
True
>>> np.can_cast('<i8', '>u4', 'same_kind')
False

>>> np.can_cast('<i8', '>u4', 'unsafe')
True