Pythonのような配列の最小データ型を見つける

numpy.min_scalar（）メソッドは、最小のデータ型を検索します。最初のパラメーターは、最小データ型が検出される値です。スカラーの場合、値を保持できる最小サイズと最小スカラーの種類のデータ型を返します。非スカラー配列の場合、変更されていないベクトルのdtypeを返します。浮動小数点値は整数に降格されず、複素数値は浮動小数点に降格されません。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

numpyをnpとしてインポート

numpy.min_scalar（）メソッドは、最小のデータ型を検索します。最初のパラメーターは、最小データ型が検出される値です-

 print（ "Numpyでmin_scalar（）メソッドを使用\ n"）print（ "Result ..."、np.min_scalar_type（np.arange（4、dtype ='f8'）））print（"Result。 .. "、np.min_scalar_type（np.arange（38.9、dtype ='f8'）））print（" Result ... "、np.min_scalar_type（np.array（6.5e100、np.float64）））print（ "結果..."、np.min_scalar_type（np.array（280、'i1'）））print（ "結果..."、np.min_scalar_type（np.array（80、'u1'）））print（ "結果..."、np.min_scalar_type（np.array（300.7、np.float32）））print（ "結果..."、np.min_scalar_type（np.array（120.6、np.float64）））print（ "結果..."、np.min_scalar_type（np.array（7.2e100、np.float32）））print（ "結果..."、np.min_scalar_type（np.array（6.5e100、np.float64））） 

例

 import numpy as np＃numpy.min_scalar（）メソッドは最小データ型を検索します。＃最初のパラメーターは、最小データ型が検出される値です。print（ "Numpyでmin_scalar（）メソッドを使用\ n "）print（" Result ... "、np.min_scalar_type（np.arange（4、dtype ='f8'）））print（" Result ... "、np.min_scalar_type（np.arange（38.9、dtype ='f8'）））print（ "Result ..."、np.min_scalar_type（np.array（6.5e100、np.float64）））print（ "Result ..."、np.min_scalar_type（np.array（280 、'i1'）））print（ "Result ..."、np.min_scalar_type（np.array（80、'u1'）））print（ "Result ..."、np.min_scalar_type（np.array（300.7 、np.float32）））print（ "Result ..."、np.min_scalar_type（np.array（120.6、np.float64）））print（ "Result ..."、np.min_scalar_type（np.array（7.2 e100、np.float32）））print（ "Result ..."、np.min_scalar_type（np.array（6.5e100、np.float64）））

出力

 NumpyResult ... float64Result ... float64Result ... float64Result ... uint8Result ... uint8Result ... float16Result ... float16Result ... float16Result ... float64 >