पायथन में कास्टिंग नियम के अनुसार ऐरे स्केलर और डेटा टाइप के बीच कास्ट संभव है या नहीं जांचें

numpy.can_cast() मेथड True लौटाता है यदि ऐरे स्केलर और डेटा टाइप कास्टिंग नियम के अनुसार कास्ट हो सकते हैं। पहला पैरामीटर वह स्केलर, डेटा टाइप या ऐरे है जिससे कास्ट करना है। दूसरा पैरामीटर वह डेटा टाइप है जिसमें कास्ट करना है।

चरण

सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें:

import numpy as np

जांचें कि ऐरे स्केलर और डेटा टाइप कास्टिंग नियम के अनुसार कास्ट हो सकते हैं या नहीं:

print("नम्पी में can_cast() मेथड से जांच\n")
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(20), 'i1'))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(280), 'i1'))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(80), 'u1'))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(300.7), np.float32))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(120.6), np.float64))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(7.2e100), np.float32))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(6.5e100), np.float64))

उदाहरण

import numpy as np
# numpy.can_cast() मेथड True लौटाता है यदि ऐरे स्केलर और डेटा टाइप कास्टिंग नियम के अनुसार कास्ट हो सकते हैं
# पहला पैरामीटर वह स्केलर, डेटा टाइप या ऐरे है जिससे कास्ट करना है
# दूसरा पैरामीटर वह डेटा टाइप है जिसमें कास्ट करना है
print("नम्पी में can_cast() मेथड से जांच\n")
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(20), 'i1'))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(280), 'i1'))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(80), 'u1'))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(300.7), np.float32))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(120.6), np.float64))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(7.2e100), np.float32))
print("परिणाम...", np.can_cast(np.array(6.5e100), np.float64))

आउटपुट

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