问题1:

我有一个类型为“np.complex128”的数组,但是复数部分等于0。怎样才能提取虚数的实数部分?

此外,我想做scipy加法,但是不清楚如何进行np.complex128类型数据的的合并。

解决:

如果是numpy数组,直接调用.real属性(虚部调用.imag属性):

In [59]: a = np.array([1+0j, 2+0j, -1+0j])

In [60]: a

Out[60]: array([ 1.+0.j, 2.+0.j, -1.+0.j])

In [61]: a.real

Out[61]: array([ 1., 2., -1.])

如果列表是python列表,则采用以下方法:

In [64]: l

Out[64]: [(1+0j), (2+0j), (-1+0j)]

In [67]: [c.real for c in l]

Out[67]: [1.0, 2.0, -1.0]

译文地址

问题2:为什么numpy 计算特征值出现复数?

可能1:在求特征根的某一步出现了复数

>>> d = exp(c*1j)

>>> d

array([ 0.54030231+0.84147098j, -0.84147098+0.54030231j,

-0.54030231-0.84147098j])

>>> d.dtype.name

'complex128' 许多非数组运算,如计算数组所有元素之和,被作为ndarray类的方法实现

可能2:数组类型定义为complex

>>> c = array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex )

>>> c

array([[ 1.+0.j, 2.+0.j],

[ 3.+0.j, 4.+0.j]])实数与虚数的对应:

self.tdict = { float32: 1e-6, float64: 1e-14,

complex64: 1e-6, complex128: 1e-14}

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