指定された両方の型がPythonで安全にキャストされる最小のサイズとスカラーの種類のデータ型を返します

numpy.promote_types（）メソッドは、type1とtype2の両方を安全にキャストできる最小のサイズと最小のscalarkindを持つデータ型を返します。プロモートされたデータ型を返します。返されるデータ型は常にネイティブバイトオーダーです。 1番目のパラメーターは最初のデータ型です。 2番目のパラメーターは2番目のデータ型です。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np

Numpyのpromote_types（）メソッドで確認-

print("Result...",np.promote_types('f4', 'f8'))
print("Result...",np.promote_types('i8', 'f4'))
print("Result...",np.promote_types('>i8', '<c8'))
print("Result...",np.promote_types('i4', 'S8'))
print("Result...",np.promote_types(np.int32, np.int64))
print("Result...",np.promote_types(np.float64, complex))
print("Result...",np.promote_types(complex, float))

例

import numpy as np

# The numpy.promote_types() method returns the data type with the smallest size and smallest scalar kind to which both type1 and type2 may be safely cast.

print("Checking with promote_types() method in Numpy\n")
print("Result...",np.promote_types('f4', 'f8'))
print("Result...",np.promote_types('i8', 'f4'))
print("Result...",np.promote_types('>i8', '<c8'))
print("Result...",np.promote_types('i4', 'S8'))
print("Result...",np.promote_types(np.int32, np.int64))
print("Result...",np.promote_types(np.float64, complex))
print("Result...",np.promote_types(complex, float))

出力

Checking with promote_types() method in Numpy

Result... float64
Result... float64
Result... complex128
Result... |S11
Result... int64
Result... complex128
Result... complex128