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法律研究在 Python 中返回輸入陣列的公共標量型別
要返回輸入陣列的公共標量型別，請在 Python NumPy 中使用 numpy.common_type() 方法。第一個引數是輸入陣列。返回型別始終為不精確（即浮點數）標量型別，即使所有陣列都是整數陣列。如果其中一個輸入是整數陣列，則返回的最小精度型別為 64 位浮點數資料型別。
除 int64 和 uint64 之外的所有輸入陣列都可以安全地轉換為返回的資料型別，而不會丟失資訊。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np
要返回輸入陣列的公共標量型別，請使用 numpy.common_type() 方法 -
print("Using the common_type() method in Numpy\n")
print("Result...",np.common_type(np.arange(3,dtype=np.float32)))
print("Result...",np.common_type(np.arange(3,dtype=np.float32), np.arange(2)))
print("Result...",np.common_type(np.arange(3), np.array([22, 2.j]), np.array([32.9])))
print("Result...",np.common_type(np.arange(3), np.array([22, 39]), np.array([32.9])))
print("Result...",np.common_type(np.arange(3,dtyp =np.int32), np.arange(2))) Example示例
import numpy as np
# To return a scalar type which is common to the input arrays, use the numpy.common_type() method in Python Numpy.
# The 1st parameter is the input array(s).
print("Using the common_type() method in Numpy\n")
print("Result...",np.common_type(np.arange(3,dtype=np.float32)))
print("Result...",np.common_type(np.arange(3,dtype=np.float32), np.arange(2)))
print("Result...",np.common_type(np.arange(3), np.array([22, 2.j]), np.array([32.9])))
print("Result...",np.common_type(np.arange(3), np.array([22, 39]), np.array([32.9])))
print("Result...",np.common_type(np.arange(3,dtype=np.int32), np.arange(2)))輸出
Using the common_type() method in Numpy Result... <class 'numpy.float32'> Result... <class 'numpy.float64'> Result... <class 'numpy.complex128'> Result... <class 'numpy.float64'> Result... <class 'numpy.float64'>
更新於: 2022-02-24
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