如何裁剪复数的python numpy数组元素的实部和虚部

在Python的NumPy库中，可以使用numpy.real()函数和numpy.imag()函数来裁剪复数的实部和虚部。

numpy.real()函数用于提取复数数组的实部，返回一个新的数组，其中只包含实部元素。

numpy.imag()函数用于提取复数数组的虚部，返回一个新的数组，其中只包含虚部元素。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个复数数组
complex_array = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])

# 提取实部
real_part = np.real(complex_array)
print("实部数组:", real_part)

# 提取虚部
imaginary_part = np.imag(complex_array)
print("虚部数组:", imaginary_part)

输出结果为：

实部数组: [1. 3. 5.]
虚部数组: [2. 4. 6.]

这样，你就可以通过使用numpy.real()函数和numpy.imag()函数来裁剪复数的实部和虚部了。

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比如： >>> a = complex(2, 4) >>> b = 3 - 5j >>> a (2+4j) >>> b (3-5j) >>> 对应的实部、虚部和共轭复数可以很容易的获取。...比如如果你使用 numpy ，可以很容易的构造一个复数数组并在这个数组上执行各种操作： >>> import numpy as np >>> a = np.array([2+3j, 4+5j, 6-7j...Python语言中有关负数的概念： 1、虚数不能单独存在，它们总是和一个值为0.0的实数部分一起构成一个复数 2、复数由实数部分和虚数部分构成 3、表示虚数的语法：real+imagej 4、实数部分和虚数部分都是浮点数...5、虚数部分必须有后缀j或J 复数的内建属性：复数对象拥有数据属性，分别为该复数的实部和虚部。...复数还拥有conjugate方法，调用它可以返回该复数的共轭复数对象。复数属性：real(复数的实部)、imag(复数的虚部)、conjugate()（返回复数的共轭复数） '''

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，由两个 32 位浮点表示（实部和虚部） complex128或complex 复数，由两个 64 位浮点表示（实部和虚部） # 每个数据类型都可用作转换函数 >>> float64(42) 42.0...，我们只能得到它的视图 >>> b.ndim 1 >>> b.T array([0, 1, 2, 3, 4]) # NumPy 中的复数用 j 表示 >>> b = array([1.j + 1, 2...]) # imag 用于获取虚部 >>> b.imag array([ 1., 2....属性是可设置的，修改 flat 属性的值会修改原始数组 # 设置所有元素 >>> b.flat = 7 >>> b array([[7, 7], [7, 7]]) # 或者仅仅设置某个元素...3.+2.j]) >>> b.tolist() [(1+1j), (3+2j)] # astype 转换数组中的元素类型 # 复数转为整数时会丢掉虚部 >>> b array([ 1.+1.j, 3

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我会以比较学习的方式，主要拿Python和我之前学习的javascript进行比较，拿学习javascript的学习经历来迁移到学习Python，如果你在此之前有一门编程思维，那么你可以这么做，如果没有的话...布尔，Array数组，Object对象，function函数，Undefined，Null 7种数据类型在Python中，有整型int，浮点型float，长整型long int，布尔型bool，字符串...str，列表list，元组tuple，字典dict，集合，NumPy数组这些常用的数据类型在python3中好像没有长整型了，应该是升级了版本的问题吧 ?...复数类型 a = 1 + 2j 获取a的实部 a.real 获取a的虚部a.imag 获取a的共轭复数 a.conjugate() ?...数据类型的转换 int()可以将float类型转换为int类型将整型int转换为float类型 float() 复数类型complex() ?

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- 有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序 - demo ```python >>> x = np.empty((3,2),dtype...，即 128 位复数 complex64 | 复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分） complex128 | 复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分） #### ndarray...，以字节为单位 ndarray.flags | ndarray 对象的内存信息 ndarray.real | ndarray元素的实部 ndarray.imag | ndarray 元素的虚部...中列表的操作 - 索引,一维数组的索引和列表一样，多维数组的索引需要根据维度索引 ```python >>> a = np.arange(12) >>> a array...，都可以用for in 来遍历ndarray对象，一维数组遍历和列表一样，多维数组遍历会得到次维的数组 ```python >>> for i in b: ...

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