numpy.result_type() विधि उस प्रकार को लौटाती है जो NumPy टाइपप्रोमोशन नियमों को तर्कों पर लागू करने के परिणामस्वरूप होती है। पहला पैरामीटर कुछ ऑपरेशन का ऑपरेंड है जिसके परिणाम प्रकार की आवश्यकता होती है। NumPy में टाइप प्रमोशन कुछ मामूली अंतरों के साथ C++ जैसी भाषाओं के नियमों के समान काम करता है। जब स्केलर और सरणियों दोनों का उपयोग किया जाता है, तो सरणी के प्रकार को प्राथमिकता दी जाती है और अदिश के वास्तविक मान को ध्यान में रखा जाता है।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -
import numpy as np
numpy.result_type() विधि उस प्रकार को लौटाती है जो NumPy टाइपप्रोमोशन नियमों को तर्कों पर लागू करने के परिणामस्वरूप होती है -
print("Using the result_type() method in Numpy\n")
print("Result...",np.result_type(2, np.arange(4,dtype='i1')))
print("Result...",np.result_type(5, 8))
print("Result...",np.result_type('i4', 'c8'))
print("Result...",np.result_type(3.8, 8))
print("Result...",np.result_type(5, 20.7))
print("Result...",np.result_type(-8, 20.7))
print("Result...",np.result_type(10.0, -4)) उदाहरण
import numpy as np
# The numpy.result_type() method returns the type that results from applying the NumPy type promotion rules to the arguments.
# The 1st parameter is the operands of some operation whose result type is needed.
print("Using the result_type() method in Numpy\n")
print("Result...",np.result_type(2, np.arange(4,dtype='i1')))
print("Result...",np.result_type(5, 8))
print("Result...",np.result_type('i4', 'c8'))
print("Result...",np.result_type(3.8, 8))
print("Result...",np.result_type(5, 20.7))
print("Result...",np.result_type(-8, 20.7))
print("Result...",np.result_type(10.0, -4)) आउटपुट
Using the result_type() method in Numpy Result... int8 Result... int64 Result... complex128 Result... float64 Result... float64 Result... float64 Result... float64