Numpy komplex szám

Szintaxis

A komplex számokat tartalmazó tömb létrehozásának szintaxisa a következő:

1. módszer:

Az 1j felett megadott szintaxis a képzeletbeli rész, ami azt jelenti, hogy komplex számokból álló tömböt hozunk létre, ahol az np.arrang a NumPy által biztosított függvény egy adott tartományhoz tartozó tömb létrehozásához. A méret, amely a tömb méretét jelzi, átadásra kerül a függvénynek.

2. módszer:

Ebben a szintaxisban az np.arrray az a függvény, amely lehetővé teszi tömb létrehozását, de nem tudjuk átadni neki a tartományt. Egyszerűen „n”-szer átadjuk neki az értékeket. A függvényben a „Re” értéket adtuk át, amely valós számokat jelöl, és hozzáadja azokat az „Im”-hez egy képzeletbeli számhoz, amely egy valós szám többszöröse. Képzetes értékeket átadhatunk n-szeresnek.

01. példa:

Mint tudjuk, a NumPy támogatja a komplex számokat is, és többféle módszert kínál a komplex számok megvalósítására és manipulálására. Az alábbi példában két módszert fogunk megvalósítani komplex számokat tartalmazó tömbök létrehozására. A NumPy függvények megvalósításához először importáljuk a NumPy könyvtárat np néven. Ezután inicializálunk egy „tömb_a” nevű tömböt, amelyhez hozzárendeljük a komplex számokat tartalmazó np.arange() függvényt. A tömb tartománya pedig „8” lesz. A következő sorban létrehoztunk egy másik „tömb_b” nevű tömböt, amelyhez a komplex számok tömbjét adtuk át közvetlenül a komplex értékek átadásával. Végül kinyomtattuk az összetett tömböt, amelyet mindkét módszerrel készítettünk.

Amint az alábbi részletben látható, az általunk végrehajtott kód eredménye. Láthatjuk, hogy két tömböt hoztunk létre, amelyek komplex számok tartománya 0j és 7j között van. A másikban átmentünk a 4-es méretű komplex számok véletlenszerű tartományán.

3. módszer:

A fent megadott szintaxisban az np.complex() a beépített osztály, amelyet a NumPy Python-csomag biztosít, amely lehetővé teszi összetett értékek tárolását.

02. példa:

A NumPy komplex tömb létrehozásának másik módja a NumPy complex() osztályának használata. A Complex class() komplex számok tárolására szolgál, és a komplex objektumot adja vissza, amelyet többször is használhatunk egyetlen kódon belül. Most a complex() osztály megvalósításával először importáljuk a Numpy csomagunkat. Ezután inicializálunk egy tömböt, amelynek egy komplex osztályt adtunk át, amely egy csillagot „*” használ, hogy átadjon egy komplex() osztályú objektumot, amelynek átadtuk a „3+1j”-t. Az arrange() függvénnyel egy 5-ös méretű tömböt hoztunk létre. Végül csak megjelenítettük annak a kódnak a kimenetét, amelyben a complex() osztály segítségével komplex tömböt hoztunk létre.

Amint az alábbi ábrán látható, komplex számokból álló tömböt hoztunk létre. De még egy dolog, amit az ábrán észrevehetünk, az az, hogy a konstans érték nem kerül végrehajtásra egymás után, mert „3+1j”-t adtunk át egy komplex() osztálynak, ami azt jelenti, hogy minden következő állandó értékhez hármas szám kerül hozzáadásra.

4. módszer:

Ebben az np.ones() metódusban komplex számokból álló tömböt adunk meg a NumPy tömb dtype paraméterével. Az Np.ones() egy új tömböt ad vissza, amely 1-eket tartalmaz. Az np.ones() függvénynek négy „shape” paramétert adtunk át, amelyek a tömb alakjának meghatározására szolgálnak, legyen az „2”, „3” vagy más. A „dtype” az adattípus. Esetünkben összetett adattípust fogunk használni. A „sorrend” határozza meg, hogy a tömb egydimenziós, kétdimenziós vagy többdimenziós.

03. példa:

Valósítsuk meg a ones() metódust, hogy jobban megértsük, hogyan működik komplex számok használata közben. A módszer megvalósításához először importáljuk a Python által biztosított NumPy-csomagjainkat. Ezután létrehozunk egy tömböt, amelybe átadjuk az np.ones() függvényt, amelyhez két paramétert adtunk át. Az első „4”, ami azt jelenti, hogy a tömb mérete 4 lesz, a második pedig „dtype”, ami összetett. Ez azt jelenti, hogy adattípusú komplex számokból álló tömböt fogunk létrehozni. Ha megszorozzuk az ones() függvényt a „2” értékkel, akkor a valós számunk „2” lesz. Végül kinyomtattuk a print utasítással létrehozott tömböt.

Ahogy az alábbiakban látható, a kódunk kimenete sikeresen lefut, amelyben van egy egydimenziós tömbünk, amely 4 komplex értéket tartalmaz 2-es valós számmal.

04. példa:

Valósítsunk meg egy másik példát, amelyben komplex számokból álló tömböt hozunk létre, és kiírjuk a komplex számok képzetes és valós részeit. Először importáljuk a NumPy könyvtárat, majd létrehozunk egy tömböt, amelyhez „6” komplex értékeket adtunk át egy „tömb” nevű tömbnek, amely „56+0j, 27+0j, 68+0j, 49+0j, 120+0j”. , 4+0j”. A következő sorban egyszerűen kinyomtattuk a tömböt. Most kiírjuk a komplex tömb képzeletbeli és valós értékeit.

A Numpy beépített funkciót biztosít mindkét alább látható művelethez. Az első, amelyik megkapja a képzeletbeli részt, a „tömb_neve.imag”, ahol a pont előtti érték az a tömb, amelyből a képzeletbeli részt kell kapnunk. És a második, amely megkapja a valódi részt, a „tömb_neve.valós”. Esetünkben egy tömb neve „tömb”, így a print utasítást, a tömb nevét és a kulcsszót adtuk át mindkét elemhez.

Ahogy az alábbi részletben látható, a kimenet, amelyben a komplex tömb képzeletbeli és valós része sikeresen végrehajtódik. Ahol a valós részek „56”, „27”, „68”, „120” és „3”. A képzeletbeli részek pedig „0-k”.

Következtetés

Ebben a cikkben röviden megvitattuk a komplex számokat, és azt, hogyan hozhatunk létre összetett tömböket a NumPy beépített funkcióival. Több olyan függvényt írtunk le, amelyek lehetővé teszik számunkra, hogy összetett tömböket hozzunk létre több példa megvalósításával, hogy jobban megértsük.