確定NumPy類型的擴展轉換

我有一個基於NumPy的庫，有一些類會重載算術運算。由於大量的錯誤檢查，內部結構有點毛，但是我已經遇到了一個嚴重的問題，就是我正在做這件事。確定NumPy類型的擴展轉換

該庫背後的思想是讓程序員以最少的語法和精力使用它，非常簡單直觀。因此，我希望能夠輕鬆地組合不同數據類型的數組，並將較窄的數據類型轉換爲更大的數據類型。

舉例來說，如果我有兩個陣列，一個與D型float64和其他與D型complex128，一起加入它們時，我想轉換float64到complex128，但如果它是float64和complex192，我要轉換爲相反。但是，如果它是float64和complex64的組合，兩者之間不存在有效轉換，但不會損失float64的精度，因此我想將它們都轉換爲complex128。

我立即看到了問題，我將不得不尋找每種類型的組合，並確定它們最窄的常見擴展類型（想想最小公倍數），如果我想讓我的庫充分健壯。 I 不要想要將所有內容都轉換爲儘可能最寬的類型，因爲這會非常快速地變成內存效率低下的問題，而且我經常會將非常大的數組存儲在內存中。

是否有一種很好的方法來確定兩個NumPy類型之間最窄的常見擴展類型？

來源

2013-12-10 bheklilr

可能重複[在numpy中獲取結果數組的dtype]（http://stackoverflow.com/questions/7285612/getting-the-dtype-of-a-result-array-in-numpy） – askewchan

@amaurea看法是正確的;實際上，這個功能已經存在於numpy中。看看和promote_types。

來源

2013-12-10 23:00:33

謝謝，這個解決方案只需要修改我目前的代碼來修復這個bug，這正是我需要的，絕對是這樣做的慣用方式。 – bheklilr

我覺得numpy已經在內部做了這個，那麼問問numpy怎麼樣？

(zeros([],dtype=float64)+zeros([],dtype=complex64)).dtype 
=> dtype('complex128') 

(zeros([],dtype=float32)+zeros([],dtype=complex64)).dtype 
=> dtype('complex64')

你可以概括成一個函數這樣的：

def common_dtype(dtypes): 
    return np.sum([np.zeros([],dtype=d) for d in dtypes]).dtype

來源

2013-12-10 22:45:59 amaurea

I像'common_dtype'函數，這正是我正在尋找 – bheklilr

看看http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.result_type.html和 http：// docs .scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.promote_types.html –

@WarrenWeckesser這看起來是首選的方法。儘管amaurea的解決方案可行，但我不得不承認這兩個功能更適合。如果您將其作爲答案發布，我會接受它。 – bheklilr

確定NumPy類型的擴展轉換

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