Синтаксис
Синтаксис для создания массива, содержащего комплексные числа, следующий:
Способ 1:
1ж*нп. организовать ( размер )Приведенный выше синтаксис 1j — это мнимая часть, что означает, что мы создаем массив комплексных чисел, где np.arrang — это функция, предоставляемая NumPy для создания массива в указанном диапазоне. Size, который указывает размер массива, передается в функцию.
Способ 2:
например множество ( [ Ре+Ре*Им , Ре+Ре*Им , … ] )В этом синтаксисе np.arrray — это функция, которая позволяет нам создать массив, но мы не можем передать ему диапазон. Мы просто передаем ему значения «n» раз. В функцию мы передали «Re», обозначающее действительные числа, добавив их к «Im» — мнимому числу, кратному действительному числу. Мы можем передавать мнимые значения n раз.
Пример #01:
Как мы знаем, NumPy также поддерживает комплексные числа и предоставляет несколько разновидностей методов для реализации комплексных чисел и управления ими. В приведенном ниже примере мы реализуем два способа создания массивов, содержащих комплексные числа. Чтобы реализовать функции NumPy, давайте сначала импортируем библиотеку NumPy как np. Затем мы инициализируем массив с именем «array_a», которому мы назначаем функцию np.arange(), которая будет содержать комплексные числа. И диапазон массива будет «8». В следующей строке мы создали еще один массив с именем «array_b», в который мы передали массив комплексных чисел, передав ему комплексные значения напрямую. В итоге мы напечатали сложный массив, который создали обоими методами.
импорт пустышка в качестве например
array_a знак равно 1ж*нп. организовать ( 8 )
array_b знак равно например множество ( [ два +1д , 3 +4j , 5 +2j , 1 +6j ] )
Распечатать ( 'сложный массив с использованием функции arange()' , array_a )
Распечатать ( 'сложный массив с использованием функции np.array()' , array_b )
Как показано во фрагменте ниже, это результат кода, который мы выполнили. Мы видим, что создали два массива с диапазоном комплексных чисел от 0j до 7j. В другом мы прошли случайный диапазон комплексных чисел размера 4.
Способ 3:
например сложный ( Ре+Ре*Им )В приведенном выше синтаксисе np.complex() — это встроенный класс, предоставляемый пакетом Python NumPy, который позволяет нам хранить сложные значения.
Пример #02:
Другой способ создать сложный массив NumPy — использовать класс NumPy complex(). Комплексный класс() используется для хранения комплексных чисел и возвращает сложный объект, который мы можем использовать несколько раз в одном коде. Теперь, реализуя класс complex(), мы сначала импортируем наш пакет Numpy. Затем мы инициализируем массив, которому мы передали сложный класс, который использует звездочку «*» для передачи объекта сложного () класса, которому мы передали «3 + 1j». Используя функциюrange(), мы создали массив размером 5. Наконец, мы просто отобразили вывод кода, в котором мы создали сложный массив, используя класс complex().
импорт пустышка в качестве напримермножество знак равно например сложный ( 3 +1д ) *например. организовать ( 5 )
Распечатать ( 'сложный массив с использованием класса np.complex()' , множество )
Как показано на рисунке ниже, мы создали массив комплексных чисел. Но еще одна вещь, которую мы можем заметить на рисунке, заключается в том, что значение константы не выполняется последовательно, потому что мы передали «3+1j» классу complex(), что означает, что число три будет добавлено к каждому следующему значению константы.
Способ 4:
например те ( форма , тип знак равно Никто , заказ знак равно 'С' , * , как знак равно Никто )В этом методе np.ones() мы указываем массив комплексных чисел, используя параметр dtype в массиве NumPy. Np.ones() используется для возврата нового массива, содержащего единицы. В функцию np.ones() мы передали четыре параметра «shape», которые используются для определения формы массива, будь то «2», «3» или что-то еще. «dtype» — это тип данных. В нашем случае мы будем использовать сложный тип данных. «Порядок» определяет, является ли массив одномерным, двухмерным или многомерным.
Пример #03:
Давайте реализуем метод one(), чтобы лучше понять, как он работает при использовании комплексных чисел. Чтобы реализовать этот метод, давайте сначала импортируем наши пакеты NumPy, предоставляемые Python. Далее мы создадим массив, в который мы передадим функцию np.ones(), которой мы передали два параметра. Первый — «4», что означает, что размер массива будет равен 4, а второй — «dtype», который является сложным. Это означает, что мы собираемся создать массив комплексных чисел типа данных. Умножение функции one() на значение «2» означает, что наше реальное число будет «2». В конце концов, мы напечатали массив, созданный с помощью оператора печати.
импорт пустышка в качестве напримермножество знак равно например те ( 4 , тип знак равно сложный ) * два
Распечатать ( 'сложный массив с использованием функции np.ones()' , множество )
Как показано ниже, вывод нашего кода выполняется успешно, в котором у нас есть одномерный массив, содержащий 4 комплексных значения с вещественным числом 2.
Пример #04:
Давайте теперь реализуем другой пример, в котором мы создадим массив комплексных чисел и будем печатать мнимую и действительную части комплексных чисел. Сначала мы импортируем библиотеку NumPy, а затем создадим массив, в который мы передали «6» комплексных значений в массив с именем «массив», то есть «56+0j, 27+0j, 68+0j, 49+0j, 120+0j. , 4+0j”. В следующей строке мы просто печатаем массив. Теперь мы печатаем мнимые и действительные значения комплексного массива.
Numpy предоставляет встроенную функцию для обеих операций, показанных ниже. Первый, кто получит мнимую часть, — это «имя_массива.imag», где значение перед точкой — это массив, из которого мы должны получить мнимую часть. И второй, чтобы получить реальную часть, это «array_name.real». В нашем случае имя массива — «массив», поэтому мы передали оператор печати, имя массива и ключевое слово, чтобы получить оба элемента.
импорт пустышка в качестве напримермножество знак равно например множество ( [ 56 .+ 0 . Дж , 27 .+ 0 . Дж , 68 .+ 0 . Дж , 49 .+ 0 . Дж , 120 .+ 0 . Дж , 3 + 4 . Дж ] )
Распечатать ( «Исходный массив: х» , множество )
Распечатать ( 'Реальная часть массива:' )
Распечатать ( множество . настоящий )
Распечатать ( 'Мнимая часть массива:' )
Распечатать ( множество . изображение )
Как показано в приведенном ниже фрагменте, вывод, в котором мнимая и действительная части сложного массива успешно выполняются. Где действительными частями являются «56», «27», «68», «120» и «3». А мнимые части равны «0».
Вывод
В этой статье мы кратко обсудили комплексные числа и способы создания сложных массивов с помощью встроенных функций NumPy. Мы описали несколько функций, которые позволяют нам создавать сложные массивы, реализуя несколько примеров для лучшего понимания.