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Python numpy.find_common_type()函数 – 完整攻略

描述：

numpy.find_common_type()函数返回由数值类型对象数组中所有类型共有的类型。

语法：

numpy.find_common_type(arrays, scalars)

参数说明：

arrays：一个由数值类型对象组成的序列；

scalars：一个数值类型对象。

返回值：

找到的所有输入类型的公共数据类型。如果找不到共同类型，则返回None。

示例 1：

import numpy as np

dtypes = [np.float32,np.int16,np.int32]
a = np.array([1, 2, 3], dtype=dtypes[0])
b = np.array([1, 2, 3], dtype=dtypes[1])
c = np.array([1, 2, 3], dtype=dtypes[2])
print(np.find_common_type([a.dtype, b.dtype, c.dtype], []) == np.dtype('float32'))

输出结果：

True

解释说明：

首先我们定义了三个 NumPy 数组 a、b 和 c，分别使用浮点型、 short 整型和 int 整型来初始化，然后使用 numpy.find_common_type() 函数返回由数据类型在 a、b 和 c 中所有类型共有的类型。

在本例中，由于我们将浮点数指定为第一个 NumPy 数组的数据类型，因此该函数返回了浮点数据类型。

示例 2：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float32)
b = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int16)
c = np.array([1, 2, 3], dtype=np.dtype('int32'))
print(np.find_common_type([a.dtype, b.dtype, c.dtype], []) == np.dtype('float64'))

输出结果：

True

解释说明：

在本例中，由于我们将 float32、 int16 和 int32 作为输入类型，所以该函数返回 float64 类型，这是这些类型之间共有的最宽的类型。