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 в родном байтовом порядке.

Эта функция симметрична, но редко ассоциативна.

Параметры

type1dtype or dtype specifier

Первый тип данных.

type2dtype or dtype specifier

Второй тип данных.

Возвращает

outdtype

Промотированный тип данных.

См. также

result_type, dtype, can_cast

Примечания

Новое в версии 1.6.0.

Начиная с NumPy 1.9, функция promote_types теперь возвращает корректную длину строки, когда в качестве аргумента ей передаётся целочисленный или вещественный тип данных и строковый тип данных. Ранее она всегда возвращала входной строковый тип данных, даже если он не был достаточно длинным для хранения максимального значения целого/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')