numpy.exceptions.DTypePromotionError#

exception exceptions.DTypePromotionError[source]#

无法将多个 DType 转换为一个公共的 DType。

此异常派生自 TypeError，并在无法将 dtype 转换为单个公共 dtype 时引发。这可能是因为它们属于不同的类别/类，或者是不兼容的同一类的实例（参见示例）。

注释

许多函数将使用提升来查找正确的结果和实现。对于这些函数，错误通常会与更具体的错误一起链接，指示未找到输入 dtype 的实现。

通常，当 arr1 == arr2 可以安全地返回全部 False 时，应将两个数组的 dtype 之间的提升视为“无效”，因为 dtype 从根本上不同。

示例

日期时间和复数是不兼容的类，无法提升

>>> import numpy as np
>>> np.result_type(np.dtype("M8[s]"), np.complex128)  
Traceback (most recent call last):
 ...
DTypePromotionError: The DType <class 'numpy.dtype[datetime64]'> could not
be promoted by <class 'numpy.dtype[complex128]'>. This means that no common
DType exists for the given inputs. For example they cannot be stored in a
single array unless the dtype is `object`. The full list of DTypes is:
(<class 'numpy.dtype[datetime64]'>, <class 'numpy.dtype[complex128]'>)

例如，对于结构化 dtype，结构可能不匹配，当给出两个字段数量不匹配的结构化 dtype 时，会给出相同的 DTypePromotionError

>>> dtype1 = np.dtype([("field1", np.float64), ("field2", np.int64)])
>>> dtype2 = np.dtype([("field1", np.float64)])
>>> np.promote_types(dtype1, dtype2)  
Traceback (most recent call last):
 ...
DTypePromotionError: field names `('field1', 'field2')` and `('field1',)`
mismatch.
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