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 имеет порядок байтов по умолчанию.

Эта функция симметрична, но редко ассоциативна.

Параметры

type1dtype или спецификатор dtype

Первый тип данных.

type2dtype или спецификатор dtype

Второй тип данных.

Возвращает

outdtype

Тип данных, полученный в результате 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 допустимую длину строки, когда в качестве аргументов передаются целочисленный или числовой тип данных и строковый тип данных. Раньше она всегда возвращала входной строковый тип данных, даже если он не был достаточно длинным для хранения максимального целого/числового значения, 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')