Python में कास्टिंग नियम के अनुसार स्केलर और डेटा प्रकार के बीच कास्ट संभव है तो True लौटाएं

विवरण

numpy.can_cast() फंक्शन जांचता है कि क्या दिए गए कास्टिंग नियम के अनुसार स्केलर या डेटा प्रकार को लक्ष्य डेटा प्रकार में कास्ट किया जा सकता है। यह बूलियन मान लौटाता है।

पैरामीटर्स

• from_ - कास्ट करने वाला स्केलर, डेटा प्रकार, या ऐरे
• to - लक्ष्य डेटा प्रकार
• casting - कास्टिंग नियम (डिफ़ॉल्ट: 'safe')। विकल्प: 'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'

कास्टिंग नियम

चरण

import numpy as np

print("Numpy में can_cast() मेथड से जांच\n")

print("परिणाम...", np.can_cast(20, 'i1'))      # True: 20 फिट होता है int8 में
print("परिणाम...", np.can_cast(280, 'i1'))     # False: 280 > 127 (int8 मैक्स)
print("परिणाम...", np.can_cast(80, 'u1'))      # True: 80 फिट होता है uint8 में
print("परिणाम...", np.can_cast(300.7, np.float32)) # True: float64→float32 safe
print("परिणाम...", np.can_cast(120.6, np.float64)) # True: समान प्रकार
print("परिणाम...", np.can_cast(7.2e100, np.float32)) # False: float32 मैक्स ~3.4e38
print("परिणाम...", np.can_cast(6.5e100, np.float64)) # True: float64 मैक्स ~1.8e308

पूर्ण उदाहरण

import numpy as np

# numpy.can_cast() मेथड जांचता है कि क्या स्केलर और डेटा प्रकार
# कास्टिंग नियम के अनुसार कास्ट हो सकते हैं।
print("Numpy में can_cast() मेथड से जांच\n")

print("परिणाम...", np.can_cast(20, 'i1'))
print("परिणाम...", np.can_cast(280, 'i1'))
print("परिणाम...", np.can_cast(80, 'u1'))
print("परिणाम...", np.can_cast(300.7, np.float32))
print("परिणाम...", np.can_cast(120.6, np.float64))
print("परिणाम...", np.can_cast(7.2e100, np.float32))
print("परिणाम...", np.can_cast(6.5e100, np.float64))

आउटपुट

Numpy में can_cast() मेथड से जांच
परिणाम... True
परिणाम... False
परिणाम... True
परिणाम... True
परिणाम... True
परिणाम... False
परिणाम... True

व्याख्या

• 20 → int8: True (रेंज -128 से 127)
• 280 → int8: False (ओवरफ्लो)
• 80 → uint8: True (रेंज 0 से 255)
• 300.7 → float32: True (safe कास्ट, परिशुद्धता हानि संभव लेकिन मान फिट)
• 120.6 → float64: True (समान प्रकार)
• 7.2e100 → float32: False (float32 मैक्स ~3.4e38)
• 6.5e100 → float64: True (float64 मैक्स ~1.8e308)

ऐरे के साथ उपयोग

arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
np.can_cast(arr, np.int16)      # False (safe नहीं)
np.can_cast(arr, np.int16, casting='same_kind')  # True
np.can_cast(arr, np.float64)    # True (safe)

व्यावहारिक उपयोग

• डेटा प्रकार रूपांतरण से पहले सत्यापन
• मेमोरी अनुकूलन (छोटे dtype में फिट जांचना)
• उपयोगकर्ता इनपुट सत्यापन
• स्वचालित dtype अनुमान में