डेटा प्रकार को सबसे छोटे आकार और स्केलर प्रकार के साथ लौटाएं, जिसमें दिए गए दोनों प्रकार सुरक्षित रूप से पायथन में डाले जा सकें

numpy.promote_types() विधि डेटा प्रकार को सबसे छोटे आकार और सबसे छोटे स्केलरकिंड के साथ लौटाती है जिसमें टाइप 1 और टाइप 2 दोनों को सुरक्षित रूप से डाला जा सकता है। प्रचारित डेटा प्रकार लौटाता है। लौटाया गया डेटा प्रकार हमेशा मूल बाइट क्रम में होता है। पहला पैरामीटर पहला डेटा प्रकार है। दूसरा पैरामीटर दूसरा डेटा प्रकार है।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import numpy as np

Numpy मेंप्रमोशन_टाइप्स () मेथड के साथ चेक करना -

print("Result...",np.promote_types('f4', 'f8'))
print("Result...",np.promote_types('i8', 'f4'))
print("Result...",np.promote_types('>i8', '<c8'))
print("Result...",np.promote_types('i4', 'S8'))
print("Result...",np.promote_types(np.int32, np.int64))
print("Result...",np.promote_types(np.float64, complex))
print("Result...",np.promote_types(complex, float))

उदाहरण

import numpy as np

# The numpy.promote_types() method returns the data type with the smallest size and smallest scalar kind to which both type1 and type2 may be safely cast.

print("Checking with promote_types() method in Numpy\n")
print("Result...",np.promote_types('f4', 'f8'))
print("Result...",np.promote_types('i8', 'f4'))
print("Result...",np.promote_types('>i8', '<c8'))
print("Result...",np.promote_types('i4', 'S8'))
print("Result...",np.promote_types(np.int32, np.int64))
print("Result...",np.promote_types(np.float64, complex))
print("Result...",np.promote_types(complex, float))

आउटपुट

Checking with promote_types() method in Numpy

Result... float64
Result... float64
Result... complex128
Result... |S11
Result... int64
Result... complex128
Result... complex128