【Python】NumPyのcan_cast()メソッドでキャストルールに基づくデータ型変換の可否を判定する方法

numpy.can_cast()メソッドは、キャスティングルールに従ってデータ型間のキャスト（型変換）が実行できる場合にTrueを返します。第1引数には変換元となるデータ型または配列を、第2引数には変換先のデータ型を指定します。

デフォルトのキャスティングルールは「safe」であり、情報の欠落や精度の低下が起こらない変換のみが許可されます。そのため、たとえばcomplexからfloatへの変換はFalseと判定されます。

手順

はじめに、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np

続いて、can_cast()メソッドを使って、キャスティングルールに従ったデータ型間のキャストが可能かどうかを確認します。

print("Checking with can_cast() method in Numpy\n")
print("Result...",np.can_cast(np.int32, np.int64))
print("Result...",np.can_cast(np.float64, complex))
print("Result...",np.can_cast(complex, float))
print("Result...",np.can_cast('i8', 'f8'))
print("Result...",np.can_cast('i8', 'f4'))
print("Result...",np.can_cast('i4', 'S4'))

サンプルコード

import numpy as np

# numpy.can_cast()メソッドは、キャスティングルールに従って
# データ型間のキャストが可能な場合にTrueを返します。
# 第1引数：変換元のデータ型または配列
# 第2引数：変換先のデータ型

print("Checking with can_cast() method in Numpy\n")
print("Result...",np.can_cast(np.int32, np.int64))
print("Result...",np.can_cast(np.float64, complex))
print("Result...",np.can_cast(complex, float))
print("Result...",np.can_cast('i8', 'f8'))
print("Result...",np.can_cast('i8', 'f4'))
print("Result...",np.can_cast('i4', 'S4'))

出力結果

Checking with can_cast() method in Numpy

Result... True
Result... True
Result... False
Result... True
Result... False
Result... False

結果の解説

• np.int32 → np.int64：True。より大きな整数型へ変換されるため、値の欠落は発生しません。
• np.float64 → complex：True。float64の値は複素数として正確に表現できます。
• complex → float：False。虚部が失われるため、「safe」ルールでは許可されません。
• 'i8' → 'f8'：True。64ビット整数は64ビット浮動小数点数に安全に変換できます。
• 'i8' → 'f4'：False。float32では精度が不足する可能性があるため許可されません。
• 'i4' → 'S4'：False。デフォルトの「safe」ルールでは、数値から文字列への変換は行えません。