【NumPy】promote_types()で両方の型を安全にキャストできる最小サイズのデータ型を取得する方法

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スカラー種類を持つデータ型を返します。戻り値はプロモート（昇格）されたデータ型であり、常にネイティブなバイト順で返される点が特徴です。第1引数には最初のデータ型、第2引数には2番目のデータ型を指定します。

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

続いて、Numpyのpromote_types()メソッドを使って動作を確認してみましょう。

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))

サンプルコード

import numpy as np

# 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スカラー種類を持つデータ型を返します。

print("Numpyのpromote_types()メソッドで確認\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))

出力結果

Numpyのpromote_types()メソッドで確認

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

結果の解説

'f4'（float32）と'f8'（float64）を渡した場合はfloat64が返されます。これは、両方の値を情報を失わずに表現できる最小のデータ型がfloat64であるためです。同様に、int32とint64の組み合わせではint64が、float64とcomplexの組み合わせではcomplex128が返されます。

また、ビッグエンディアンの'>i8'とリトルエンディアンの'<c8'のようにバイト順が異なる型を渡した場合でも、complex128へと適切に昇格されます。文字列型'S8'と整数型'i4'の組み合わせでは|S11が返され、文字列として安全に扱えるサイズへと拡張されていることがわかります。