numpy.promote_types

麻木的。促销类型（类型1，类型2）

返回具有最小大小和最小标量类型的数据类型，并且 和 都type1可以type2安全地转换为该数据类型。返回的数据类型始终被认为是“规范的”，这主要意味着提升的数据类型将始终采用本机字节顺序。

该函数是对称的，但很少关联。

参数：

type1数据类型或数据类型说明符

第一种数据类型。

type2数据类型或数据类型说明符

第二数据类型。

返回：

输出数据类型

升级的数据类型。

也可以看看

result_type, dtype,can_cast

笔记

请参阅numpy.result_type有关促销的更多信息。

1.6.0 版本中的新增功能。

从 NumPy 1.9 开始，当给定整数或浮点数据类型作为一个参数并提供字符串数据类型作为另一个参数时，promote_types 函数现在返回有效的字符串长度。以前，它总是返回输入字符串 dtype，即使它不够长，无法存储转换为字符串的最大整数/浮点值。

在版本 1.23.0 中进行了更改。

NumPy 现在支持提升更结构化的数据类型。现在，它将从结构数据类型中删除不必要的填充，并单独提升包含的字段。

例子

>>> np.promote_types('f4', 'f8')
dtype('float64')

>>> np.promote_types('i8', 'f4')
dtype('float64')

>>> np.promote_types('>i8', '<c8')
dtype('complex128')

>>> np.promote_types('i4', 'S8')
dtype('S11')

非关联情况的示例：

>>> p = np.promote_types
>>> p('S', p('i1', 'u1'))
dtype('S6')
>>> p(p('S', 'i1'), 'u1')
dtype('S4')