numpy.promote_types

numpy.promote_types(type1, type2)

Возвращает тип данных с наименьшим размером и наименьшим скалярным типом, в который оба type1 и type2 могут быть безопасно преобразованы. Возвращаемый тип данных всегда находится в родном байтовом порядке.

Эта функция симметрична, но редко ассоциативна.

Параметры:	type1 : dtype or dtype specifier Первый тип данных. type2 : dtype or dtype specifier Второй тип данных.
Возвращает:	out : dtype Тип данных после повышения.

См. также

result_type, dtype, can_cast

Примечания

Введено в версии 1.6.0.

Начиная с NumPy 1.9, функция promote_types теперь возвращает корректную длину строки, когда в качестве аргументов передаются целочисленный или вещественный тип данных и строковый тип данных. Ранее она всегда возвращала входной строковый тип данных, даже если он был недостаточно длинным для хранения максимального значения целого или вещественного числа, преобразованного в строку.

Примеры

>>> 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')

Пример неассоциативного случая:

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