Pythonでスカラー値の最小データ型を見つける方法：NumPyのmin_scalar_type()活用ガイド

NumPyのnumpy.min_scalar_type()メソッドを使うと、指定した値を格納できる最小のデータ型を見つけることができます。第1引数には、最小データ型を調べたい値を渡します。

スカラー値が渡された場合、その値を保持できる中で最もサイズが小さく、最も小さいスカラーカインド（種類）のデータ型を返します。一方、非スカラーの配列が渡された場合は、ベクトルのdtypeがそのまま変更されずに返されます。また、浮動小数点値が整数に格下げされることはなく、複素数が浮動小数点数に格下げされることもありません。

実行手順

まず、必要なライブラリをインポートします。

import numpy as np

次に、numpy.min_scalar_type()メソッドを使って最小データ型を求めます。

print("NumPyのmin_scalar()メソッドを使用\n")
print("結果...",np.min_scalar_type(55))
print("結果...",np.min_scalar_type(38.9))
print("結果...",np.min_scalar_type(-78))
print("結果...",np.min_scalar_type(479))
print("結果...",np.min_scalar_type(2e100))
print("結果...",np.min_scalar_type(-45.8))
print("結果...",np.min_scalar_type(6.5e100))

サンプルコード

# スカラー値の場合、その値を保持できる最も小さいサイズ・
# 最も小さいスカラーカインドのデータ型を返します。
# 非スカラー配列の場合は、ベクトルのdtypeがそのまま返されます。
# 浮動小数点値は整数に格下げされず、複素数は浮動小数点数に格下げされません。

import numpy as np

# numpy.min_scalar_type()メソッドで最小データ型を求めます。
# 第1引数には、最小データ型を調べたい値を指定します。
print("NumPyのmin_scalar()メソッドを使用\n")
print("結果...",np.min_scalar_type(55))
print("結果...",np.min_scalar_type(38.9))
print("結果...",np.min_scalar_type(-78))
print("結果...",np.min_scalar_type(479))
print("結果...",np.min_scalar_type(2e100))
print("結果...",np.min_scalar_type(-45.8))
print("結果...",np.min_scalar_type(6.5e100))

実行結果

NumPyのmin_scalar()メソッドを使用

結果... uint8
結果... float16
結果... int8
結果... uint16
結果... float64
結果... float16
結果... float64

このように、55のような正の小さな整数にはuint8、負の値-78にはint8、より大きな値479にはuint16といった具合に、値に応じて最適なデータ型が自動的に選択されます。また、38.9や-45.8のような浮動小数点数にはfloat16、2e100のようにfloat16では表現できない大きな値にはfloat64が返されます。メモリ効率を意識した配列設計を行いたい場合に便利なメソッドです。