Spec-Zone.ru › NumPy 1.18

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 — скаляр или скаляр массива, также возвращает True, если скалярное значение может быть преобразовано без переполнения или усечения в целое число.

Параметры
from_dtype, dtype specifier, scalar, or array

Тип данных, скаляр или массив, из которого производится преобразование.

todtype or dtype specifier

Тип данных, в который производится преобразование.

casting{‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}, optional

Управляет видом преобразования данных.

  • ‘no’ означает, что типы данных вообще не должны преобразовываться.
  • ‘equiv’ означает, что разрешаются только изменения порядка байтов.
  • ‘safe’ означает, что разрешаются только преобразования, которые могут сохранить значения.
  • ‘same_kind’ означает, что разрешаются только безопасные преобразования или преобразования в пределах одного вида, например, float64 в float32.
  • ‘unsafe’ означает, что могут быть выполнены любые преобразования данных.
Возвращает
outbool

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

См. также

dtype, result_type

Примечания

Изменено в версии 1.17.0: Преобразование между простым типом данных и структурированным возможено только для преобразований «unsafe». Преобразование во множество полей разрешено, но преобразование из множества полей не разрешено.

Изменено в версии 1.9.0: Преобразование из числовых типов в строковые типы в режиме преобразования «safe» требует, чтобы длина строкового типа была достаточно большой, чтобы хранить максимальное значение целого/вещественного числа, преобразованного.

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

© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.18/reference/generated/numpy.can_cast.html

Spec-Zone.ru

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