【保存版】NumPyのデータ型操作：`numpy.find_common_type()` を使いこなして効率アップ！

numpy.find_common_type() 関数は、複数の NumPy 配列またはスカラ値のデータ型の中で、最も一般的に使用できる共通のデータ型を決定するために使用されます。これは、配列間の演算やデータ型変換を行う際に役立ちます。

引数

scalar_types: スカラ値のデータ型を表すリストまたはタプル
array_types: 配列のデータ型を表すリストまたはタプル

戻り値

最も一般的な共通データ型。これは、dtype オブジェクトまたは文字列形式で表現できます。

詳細

numpy.find_common_type() 関数は、以下の手順で共通データ型を決定します。

array_types と scalar_types の要素をすべてループします。
各要素について、dtype.itemsize 属性を使用してサイズを確認します。
サイズが最大の要素のデータ型を返します。

ただし、以下の場合は例外が発生します。

array_types と scalar_types の要素がすべて異なる種類のデータ型である場合。
array_types と scalar_types の要素がすべて異なる種類のデータ型である場合。

この場合、numpy.find_common_type() 関数は None を返します。

例

import numpy as np

# 配列のデータ型
array_types = [np.int8, np.int16, np.int32]

# スカラ値のデータ型
scalar_types = [np.float32, np.float64]

# 共通データ型を計算
common_type = np.find_common_type(array_types, scalar_types)

# 結果を出力
print(common_type)

この例では、common_type は np.float64 になります。これは、array_types と scalar_types の要素の中で最も大きいサイズを持つデータ型です。

numpy.find_common_type() 関数は、NumPy 1.25.0 以降で非推奨となりました。代わりに、numpy.result_type または numpy.dtype.common_type 関数を使用することを推奨します。

NumPy ドキュメント: numpy.dtype.common_type()
NumPy ドキュメント: numpy.result_type()
NumPy ドキュメント: numpy.find_common_type()

代わりに、numpy.result_type または numpy.dtype.common_type 関数を使用することを推奨します。
この関数は、NumPy 1.25.0 以降で非推奨となりました。
numpy.find_common_type() 関数は、配列間の演算やデータ型変換を行う際に役立ちます。

例 1: 配列とスカラ値の共通データ型

import numpy as np

# 配列のデータ型
array_types = [np.int8, np.int16, np.int32]

# スカラ値のデータ型
scalar_types = [np.float32, np.float64]

# 共通データ型を計算
common_type = np.find_common_type(array_types, scalar_types)

# 結果を出力
print(common_type)

例 2: 異なる種類のデータ型の共通データ型

import numpy as np

# 配列のデータ型
array_types = [np.int8, np.float32, np.complex64]

# スカラ値のデータ型
scalar_types = [np.bool_, np.str_]

# 共通データ型を計算
common_type = np.find_common_type(array_types, scalar_types)

# 結果を出力
print(common_type)

この例では、common_type は np.object_ になります。これは、array_types と scalar_types の要素がすべて異なる種類のデータ型であるためです。

例 3: 非推奨の使用方法

import numpy as np

# 配列のデータ型
array_types = [np.int8, np.int16, np.int32]

# スカラ値データ型なし
scalar_types = []

# 共通データ型を計算
common_type = np.find_common_type(array_types, scalar_types)

# 結果を出力
print(common_type)

この例では、common_type は np.int32 になります。これは、scalar_types が空リストであるため、array_types の要素の中で最も大きいサイズを持つデータ型が返されます。

実際の使用例では、状況に応じて引数と戻り値を適切に解釈する必要があります。
これらの例は、numpy.find_common_type() 関数の基本的な使用方法を示しています。

numpy.result_type() 関数

numpy.result_type() 関数は、複数の入力値のデータ型に基づいて、結果のデータ型を計算します。これは、numpy.find_common_type() 関数と同様の機能を提供しますが、より汎用性が高く、柔軟性に優れています。

import numpy as np

# 配列のデータ型
array_types = [np.int8, np.int16, np.int32]

# スカラ値のデータ型
scalar_types = [np.float32, np.float64]

# 結果のデータ型を計算
result_type = np.result_type(*array_types, *scalar_types)

# 結果を出力
print(result_type)

この例では、result_type は np.float64 になります。これは、numpy.find_common_type() 関数と同じ結果です。

numpy.dtype.common_type() 関数

numpy.dtype.common_type() 関数は、2つのデータ型間で最も一般的な共通データ型を計算します。これは、numpy.find_common_type() 関数よりもシンプルで、単純なケースで使用できます。

import numpy as np

# 配列のデータ型
array_type = np.int32

# スカラ値のデータ型
scalar_type = np.float64

# 共通データ型を計算
common_type = np.dtype.common_type(array_type, scalar_type)

# 結果を出力
print(common_type)

この例では、common_type は np.float64 になります。これは、array_type と scalar_type の間で最も一般的な共通データ型です。

状況に応じて適切な代替方法を選択してください。
numpy.dtype.common_type() 関数は、2つのデータ型間でのみ計算できるため、よりシンプルです。
numpy.result_type() 関数は、複数の入力値を処理できるため、より汎用性が高いです。