如何从numpy数组中删除虚数
从numpy数组中删除虚数可以使用以下方法：
- 使用numpy的实部函数
numpy.real()来获取数组中的实部部分。
import numpy as np
arr = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])
real_arr = np.real(arr)
print(real_arr)输出：
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- 使用numpy的imag函数
numpy.imag()来获取数组中的虚部部分。
import numpy as np
arr = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])
imag_arr = np.imag(arr)
print(imag_arr)输出：
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- 使用numpy的isreal函数
numpy.isreal()来判断数组中的元素是否为实数。
import numpy as np
arr = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])
is_real = np.isreal(arr)
print(is_real)输出：
[False False False]推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：暂无推荐。
- 使用numpy的where函数
numpy.where()结合上述方法，可以删除数组中的虚数部分。
import numpy as np
arr = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])
real_arr = np.where(np.isreal(arr), arr, np.real(arr))
print(real_arr)输出：
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需要注意的是，以上方法都是将虚数部分删除或提取出来，返回一个新的数组。原始数组并没有被修改。
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10回答
示例问题
作为一个简单的示例，考虑如下定义的numpy数组arr：
import numpy as np
arr = np.array([[5, np.nan, np.nan, 7, 2],
[3, np.nan, 1, 8, np.nan],
[4, 9, 6, np.nan, np.nan]])
其中arr在控制台输出中如下所示：
array([[ 5., nan, nan, 7., 2.],
[ 3., nan, 1., 8., nan],
[ 4., 9.,
浏览 420提问于2016-12-17得票数 65
回答已采纳
下面是MATLAB的示例代码及其使用Numpy包的eqv代码。MATLAB代码运行良好，但是Python代码给出了以下问题：
MATLAB/倍频程
N=1200
YDFA_P0 = double([1;2;3;4;5])
P0=YDFA_P0 *ones(1, N)
octave:27> whos P0
Variables in the current scope:
Attr Name Size Bytes Class
==== ==== ==== =====
浏览 2提问于2015-01-08得票数 2
回答已采纳
假设我有一个形状为batch_size，T，d的张量，其中T是语音文件的帧数，d是MFCC的维度。现在我想扩展一下左侧和右侧框架的上下文，就像numpy中的这个函数：
def make_context(feature, left, right):
'''
Takes a 2-D numpy feature array, and pads each frame with a specified
number of frames on either side.
'''
feature = [feature]
for i in
浏览 0提问于2019-03-20得票数 1
在Numpy中，我遇到了零运行时警告，我不明白为什么。
我说的是蒙面数组的逆(元素)，并且数组的有效值没有接近0。
在下面的公式中: exct和rpol是标量，geocentp是一个蒙面数组(所以temp和Rearth也将是掩蔽数组)。
temp = sqrt(1. - exct ** 2. * cos(geocentp)**2.)
print temp.count()
print temp.min(), temp.max()
Rearth = rpol / temp
print Rearth.count()
print Rearth.min(), Rearth.max()
打印输出如下：
浏览 0提问于2014-07-17得票数 1
我有一个缺少值的NumPy数组。我想垂直地计算最近值的平均值。
import numpy as np
arr = np.random.randint(0, 10, (10, 4)).astype(float)
arr[2, 0] = np.nan
arr[4, 3] = np.nan
arr[0, 2] = np.nan
print(arr)
[[ 5. 7. nan 4.] # should be 4
[ 2. 6. 4. 9.]
[nan 2. 5. 5.] # should be 4.5
[ 7. 0. 3. 8.]
[ 6. 4. 3. nan]
浏览 5提问于2019-12-14得票数 1
我有2个1-D数组，我将它们组合成一个1-D数组，并希望将它们组合成一个2-D数组，该2-D数组有3列，由这两个数组和新创建的组合数组组成。最终，我们的目标是使用Plotly在单个图表上绘制所有三个一维数组。这些值是datetime，但为了简单起见，这里我将使用整数。 import numpy as np
a = np.array([1,3,4,5,7,9])
b = np.array([2,4,6,8])
c = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
# The created array should be 9 rows and 3 columns that loo
浏览 91提问于2020-09-16得票数 0
我有一个数组，我需要计算相邻元素之间的增量值，想知道是否有一种更简单的方法来这样做呢？
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3,4,5])
arr[1:len(arr), 0] = arr[1:(len(arr)), 0] - arr[0:(len(arr) - 1), 0]
浏览 3提问于2020-05-06得票数 0
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我给出了一组数组，其中包含实值和虚值。我要把它们分开打印出来。但这不管用。输出
3. +0.j 4.5+0.j 0。+0.j
import numpy as np
array = np.array([3,4.5,3+5j,0])
real = np.isreal(array)
print(array[real])
img = np.iscomplex(array)
print(array[img])
浏览 0提问于2019-09-11得票数 1
3回答
有人知道如何删除这个列表中的逗号吗？
[4.1755139724695871, -2.6367224815727237, 2.3407722739111092, 0.36546242292367692]
必须是这样的：
[ 4.17551397 -2.63672248 2.34077227 0.36546242]
我使用了这个代码：
import numpy as np
def ontbinding(A, x):
N, N = A.shape
e = np.linalg.eig(A)
eigenvector = e[1]
return [np.dot(x.T
浏览 0提问于2017-08-04得票数 1
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TL;DR:我正在寻找一种不使用循环来缩短以下代码的方法
# x = [m, n] Numpy array
# y = [m, t*n] Numpy array of zeros (placeholder)
for i in range(m):
for j in range(n):
y[i, t*j:t*(j+1)] = x[i, j]
更多解释:我想要做的是将一个2D数组复制/广播到一个更大的数组中，该数组在第二维度中重复元素的t次数。上面的代码运行良好，不过我希望通过避免循环的使用来保持它的效率。
浏览 0提问于2019-05-11得票数 2
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我想将一个numpy数组中的所有元素相乘。如果有一个像[1, 2, 3, 4, 5]这样的数组，我想得到1 * 2 * 3 * 4 * 5的值。
我试着用我自己的方法，但是数组的大小很大，它需要很长的时间来计算，因为我使用numpy，如果numpy支持这个操作会很有帮助。
我试图通过numpy文档找出答案，但我失败了。有没有做这个操作的方法？如果有，有没有一种方法可以得到矩阵中的某个等级的值？
浏览 0提问于2017-05-27得票数 10
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我正在使用Python的计算上面的不完全伽马函数
import numpy as np
from mpmath import gammainc
z = 0 # define power of t as t^(-1)
a = 0.5+0.4j # integral lower limit
b = np.inf # integral upper limit
myfun = np.array([gammainc(z,a,b,regularized=False)], dtype=complex)
它是mpmath文档中定义的一维积分。我想使用scipy的函数来比较这个结果myf
浏览 9提问于2018-08-08得票数 1
回答已采纳
我试图在2d numpy数组的每一行中找到最小的非零值，但没有找到一个优雅的解决方案。我看过其他一些帖子，但没有一个能解决完全相同的问题，比如或。
例如，对于给定的数组：
x = np.array([[3., 2., 0., 1., 6.], [8., 4., 5., 0., 6.], [0., 7., 2., 5., 0.]])
答案是：
[1., 4., 2.]
浏览 6提问于2020-08-01得票数 4
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2回答
我试图用NaN均值策略来计算numpy值，但它删除了SimpleImputer值，我读到了如何使用它和，它根本不能处理NaN数组或python列表，有什么问题吗？解决方案是什么？
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = np.array([[2,3,6,5,4, np.nan],[2,3,6,15,4, np.nan]])
SI = SimpleImputer(strategy='mean&
浏览 8提问于2020-02-26得票数 1
回答已采纳
我想知道包含NaN的复数的两个numpy数组是否完全相等。 具体地说，我想验证对于NaN，不仅在两个数组中都有NaN，而且NaN的实部和虚部在值上也是匹配的。 有没有人知道这是assert_array_equal做的，还是需要我自己去检查？
浏览 29提问于2020-01-19得票数 2
4回答
我有一个大的numpy数组，希望取每两行的第二列的平均值，并将数组保存为新的列。我想取每两行的平均数，即第1行和第2行第二列的平均数，然后取第3和第4行第二列的平均数，以此类推。然后，我想将每两行合并为一个行。这一对行的第一列和第三列也是相同的。这是我简化的数组：
input= np.array ([[1., 2., 5.],
[1., 4., 5.],
[4., 10., 3.],
[4., 2., 3.],
[1., 0., 0.],
浏览 2提问于2020-11-18得票数 1
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4回答
比较网格中的邻域布尔数组
、、、、
我想写一个函数来比较我的网格中一个节点的8个邻居。当至少有3个邻居具有与中心节点相同的值时，我们可以将该节点定义为happy。
例如，在这个数组中，中心节点和值是0，我们看到它有3个邻居0，所以节点是满意的：
array([[ 1, 0, 1],
[ 1, 0, 1],
[-1, 0, 0]])
我希望得到一个带有True或False的布尔输出。
我可以想出这样的东西吗?或者我可以使用easily来实现这一点吗？
def nodehappiness(grid, i, j, drempel=3):
if i,j => 3:
n
浏览 1提问于2019-02-14得票数 3
我有一个numpy浮点数数组，我希望将其转换为一个字符串，以便通过JSON传输：
import numpy as np
#Create an array of float arrays
numbers = np.array([[1.0, 2.0],[3.0,4.0],[5.0,6.0]], dtype=np.float64)
print(numbers)
[[1. 2.]
[3. 4.]
[5. 6.]]
#Convert each row in the array to string and separate by a ','
numbers_to_string_com
浏览 1提问于2019-09-10得票数 0
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1回答
我对numpy和python一般都是新手，我希望找到每个二维子数组的最小值，给定一个三维数组。例如：
# construct an example 3D array
a = np.array([[5,4,1,5], [0,1,2,3], [3,2,8,1]]).astype(np.float32)
b = np.array([[3,2,9,3], [8,6,5,3], [6,7,2,8]]).astype(np.float32)
c = np.array([[9,7,6,5], [4,7,6,3], [1,2,3,4]]).astype(np.float32)
d = np.array([[5
浏览 17提问于2021-06-10得票数 0
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3回答
我正在尝试使用python加载一个文件，但我不想一次加载所有文件。我有一个错误，我不知道如何修复它。
代码如下：
import numpy as np
from itertools import islice
with open('C:/Users/jack/Desktop/folder/a.txt') as f:
while True:
next_n_lines = np.loadtxt(islice(f, 2))
if (next_n_lines.any()==0):
break
a = ne
浏览 3提问于2017-10-05得票数 1
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