numpy.promote_types()函数 - Python

在NumPy中，当进行运算时，如果数组的数据类型不一致，NumPy会自动将它们进行升级或降级后再进行计算，这个过程就叫做数组的强制类型转换。

numpy.promote_types()函数可以用于获取两个类型间进行强制类型转换后的最终类型。

语法

numpy.promote_types(type1, type2)

参数

• type1：dtype对象或Python类型，第一个数据类型。
• type2：dtype对象或Python类型，第二个数据类型。

返回值

返回数据类型，是两个输入数据类型的兼容数据类型的最终结果。

示例

import numpy as np

a = np.dtype('int16')
b = np.dtype('float32')

result = np.promote_types(a, b)

print(result) # 输出 float32

在上述示例中，程序人员定义int16和float32两种类型，并通过promoute_types()函数获取两者之间的兼容类型，结果返回了float32。

下面的示例展示了如何在,dtype()对象中使用promote_types()来进行自动强制类型转换：

import numpy as np

y = np.zeros(10, dtype='int16')
x = np.linspace(0, np.pi, 10)

z = x * y

print(z.dtype)  # 输出 float64

在代码中，我们使用np.zeros()创建一个数据类型为int16的数组y，使用np.linspace()创建一个数据类型为float64的数组x，然后将它们相乘。由于y的数据类型为int16，因此它进行了强制转换为float64，结果z的数据类型也被提升为了float64。

因为promote_types()函数可以用于动态地获取两个数据类型间的兼容类型，因此它非常有用，并且可以方便地进行自动类型转换。