यदि स्केलर और डेटा प्रकार के बीच कास्ट पायथन में कास्टिंग नियम के अनुसार हो सकता है, तो सही लौटें

numpy.can_cast() विधि सही लौटाती है यदि अदिश और डेटा प्रकार कास्टिंगरूल के अनुसार हो सकते हैं। पहला पैरामीटर स्केलर या डेटा प्रकार या सरणी है जिससे कास्ट किया जाना है। दूसरा पैरामीटर कास्ट करने के लिए डेटा प्रकार है।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import numpy as np

जाँच करना कि क्या कास्टिंग नियम के अनुसार अदिश और डेटा प्रकार हो सकते हैं। -

print("Checking with can_cast() method in Numpy\n")
print("Result...",np.can_cast(20, 'i1'))
print("Result...",np.can_cast(280, 'i1'))
print("Result...",np.can_cast(80, 'u1'))
print("Result...",np.can_cast(300.7, np.float32))
print("Result...",np.can_cast(120.6, np.float64))
print("Result...",np.can_cast(7.2e100, np.float32))
print("Result...",np.can_cast(6.5e100, np.float64))

उदाहरण

import numpy as np

# The numpy.can_cast() method returns True if scalar and data type can occur according to the casting rule.
# The 1st parameter is the scalar or data type or array to cast from.
# The 2nd parameter is the data type to cast to.

print("Checking with can_cast() method in Numpy\n")
print("Result...",np.can_cast(20, 'i1'))
print("Result...",np.can_cast(280, 'i1'))
print("Result...",np.can_cast(80, 'u1'))
print("Result...",np.can_cast(300.7, np.float32))
print("Result...",np.can_cast(120.6, np.float64))
print("Result...",np.can_cast(7.2e100, np.float32))
print("Result...",np.can_cast(6.5e100, np.float64))

आउटपुट

Checking with can_cast() method in Numpy

Result... True
Result... False
Result... True
Result... True
Result... True
Result... False
Result... True