Python・NumPyのfind_common_type()で標準的な型強制ルールに従って共通データ型を判定する方法

標準的な型強制（coercion）ルールに従って共通のデータ型を判定するには、PythonのNumPyが提供する numpy.find_common_type() メソッドを使用します。第1引数には、配列を表すdtypeまたはdtypeに変換可能なオブジェクトのリストを指定します。第2引数には、スカラーを表すdtypeまたはdtypeに変換可能なオブジェクトのリストを指定します。

find_common_type() メソッドは、共通のデータ型を返します。この戻り値は、基本的に scalar_types を無視した場合の array_types の最大値となりますが、scalar_types の最大値が異なる種類（dtype.kind）である場合は例外です。また、種類が判別できない場合には None が返されます。

なお、このメソッドはNumPy 1.25以降で非推奨（Deprecated）となっています。新規のコードでは numpy.result_type() や numpy.promote_types() の使用が推奨されるため、既存コードの保守時には注意が必要です。

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 find_common_type() メソッドを使い、標準的な型強制ルールに従って共通の型を判定します。

print("Result...",np.find_common_type([np.float32], [np.int64, np.float64]))
print("Result...",np.find_common_type([], [np.int64, np.float32, complex]))
print("Result...",np.find_common_type([np.float32], [np.int64, np.float64]))
print("Result...",np.find_common_type([np.float32], [complex]))
print("Result...",np.find_common_type([np.float64], [complex]))
print("Result...",np.find_common_type(['f4', 'i4'], ['c8']))
print("Result...",np.find_common_type([np.int64], [complex]))
print("Result...",np.find_common_type([np.int64], [np.float64]))

実行例

import numpy as np

# 標準的な型強制ルールに従って共通データ型を判定するには、
# Python numpyの numpy.find_common_type() メソッドを使用する
# 第1引数：配列を表すdtypeまたはdtype変換可能なオブジェクトのリスト
# 第2引数：スカラーを表すdtypeまたはdtype変換可能なオブジェクトのリスト

print("Using the find_common_type() method in Numpy\n")

# 型強制ルールに従って共通の型を判定
print("Result...",np.find_common_type([np.float32], [np.int64, np.float64]))
print("Result...",np.find_common_type([], [np.int64, np.float32, complex]))
print("Result...",np.find_common_type([np.float32], [np.int64, np.float64]))
print("Result...",np.find_common_type([np.float32], [complex]))
print("Result...",np.find_common_type([np.float64], [complex]))
print("Result...",np.find_common_type(['f4', 'i4'], ['c8']))
print("Result...",np.find_common_type([np.int64], [complex]))
print("Result...",np.find_common_type([np.int64], [np.float64]))

出力結果

Using the find_common_type() method in Numpy

Result... float32
Result... complex128
Result... float32
Result... complex128
Result... complex128
Result... complex128
Result... complex128
Result... float64

このように、配列側の型とスカラー側の型の組み合わせによって、最終的に決定される共通データ型が変わることが確認できます。特に複素数型（complex）が含まれる場合は、より大きな complex128 へと昇格される点に注目してください。