데이터 타입 자동 변환

데이터 타입 자동 변환 (Automatic Conversion of Data Types)

많은 연산자와 함수가 서로 다른 데이터 타입을 섞어서 쓸 수 있어요. Octave는 이를 위해 MATLAB과 호환되는 규칙으로 타입을 자동 변환해요. 다만 모든 조합이 허용되는 건 아니고, 정해진 규칙에 따라 결과 타입이 달라진답니다.

출처: 문서

많은 연산자와 함수가 혼합 데이터 타입으로 동작할 수 있어요. 예를 들어,

uint8 (1) + 1
    ⇒  2

single (1) + 1
    ⇒  2

min (single (1), 0)
   ⇒  0

결과 타입은 각각 uint8, single, single이에요. 이는 MATLAB 호환성을 위해 이렇게 동작해요. 허용되는 혼합 연산은 다음과 같이 정의돼요.

함수가 double을 기대하는데 다른 타입이 전달되면, 자동 변환은 함수에 따라 달라져요.

a = det (int8 ([1 2; 3 4]))
    ⇒  a = -2
class (a)
    ⇒  double

a = eig (int8 ([1 2; 3 4]))
    ⇒  error: eig: wrong type argument 'int8 matrix'

det는 int8을 받아 double 결과를 내지만, eig는 int8 인자를 받지 못하고 오류를 던지는 걸 볼 수 있어요.

두 피연산자가 둘 다 정수인데 폭(bitwidth)이 다르면, 어떤 연산은 더 넓은 폭으로 변환하고 어떤 연산은 오류를 던져요.

a = min (int8 (100), int16 (200))
    ⇒  100
class (a)
    ⇒  int16

int8 (100) + int16 (200)
   ⇒  error: binary operator '+' not implemented
   for 'int8 scalar' by 'int16 scalar' operations

두 정수 피연산자는 보통 둘 다 부호 있거나 둘 다 부호 없어야 해요. 부호 있는 정수와 부호 없는 정수를 섞으면 같은 폭이라 해도 대개 오류가 발생해요.

min (int16 (100), uint16 (200))
   ⇒  error: min: cannot compute min (int16 scalar, uint16 scalar)

혼합 타입으로 인덱스된 할당에서는 타입이 바뀌지 않아요. 예를 들어,

x = ones (2, 2);
x(1, 1) = single (2)
   ⇒  x = 2   1
          1   1

여기서 x는 배정밀도 타입을 유지해요. 할당을 통해 단정밀도 값을 넣어도 x의 타입은 그대로 남는 거죠.