numpy.common_type()函数介绍

numpy.common_type()函数用于找到一组输入数组中的公共数据类型。它返回一个 dtype 对象，该对象表示这些输入数组中最深和最高的数据类型。

该函数的语法如下：

numpy.common_type(*arrays)

其中，*arrays表示一组数组。这些数组的数据类型会被比较，找到公共的数据类型。

参数说明

• *arrays：一组数组，可以是 numpy.ndarray 或者 Python 的原生数组类型。

返回结果

该函数返回一个 dtype 对象，表示输入数组中最深和最高的数据类型。

示例

下面给出一些 numpy.common_type() 函数的使用示例。

import numpy as np

# 一维数组示例
a1 = np.array([1, 2, 3, 4]).astype(np.int32)
a2 = np.array([5, 6, 7, 8]).astype(np.float32)
a3 = np.array(['a', 'b', 'c', 'd'])

print(np.common_type(a1, a2))  # float32
print(np.common_type(a1, a3))  # <U11
print(np.common_type(a2, a3))  # <U11

# 二维数组示例
b1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]).astype(np.int32)
b2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]).astype(np.float32)
b3 = np.array([['a', 'b'], ['c', 'd']])

print(np.common_type(b1, b2))  # float32
print(np.common_type(b1, b3))  # <U11
print(np.common_type(b2, b3))  # <U11

上面的示例分别构造了一组一维数组以及一组二维数组，并使用 numpy.common_type() 函数求出了它们的公共数据类型。

注意事项

• 当没有输入数组时，该函数会报错。

  import numpy as np
  
  print(np.common_type())  # 报错：ValueError: No input arrays
  

• 如果输入数组中数据类型的层次结构不同，那么结果会根据强制转换规则选择更深或更高的层次结构。