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

numpy.can_cast() विधि सही है यदि सरणी स्केलर और डेटा प्रकार thecasting नियम 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

यह जांचना कि क्या कास्टिंग नियम के अनुसार सरणी स्केलर और डेटा प्रकार हो सकते हैं -

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

उदाहरण

import numpy as np

# The numpy.can_cast() method returns True if array 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(np.array(20), 'i1'))
print("Result...",np.can_cast(np.array(280), 'i1'))
print("Result...",np.can_cast(np.array(80), 'u1'))
print("Result...",np.can_cast(np.array(300.7), np.float32))
print("Result...",np.can_cast(np.array(120.6), np.float64))
print("Result...",np.can_cast(np.array(7.2e100), np.float32))
print("Result...",np.can_cast(np.array(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