D:\new\新建文件夹\NEWPCA.py:39: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part im3 = im3.astype('uint8')

时间: 2024-02-13 22:04:29 浏览: 190
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phaser-raycaster：Phaser 3的Raycasting插件。文档：

这个警告信息是因为在代码中将复数类型转换为无符号整数类型时，丢弃了复数的虚数部分。这意味着，如果复数的虚数部分包含重要信息，则该信息将会丢失。 可能的解决方法是，在转换数据类型之前，决定如何处理复数的虚数部分。如果虚数部分不重要，则可以使用`np.real()`函数将其转换为实数类型。如果虚数部分很重要，则不应该将其丢弃，而是应该使用复数类型保留它。 例如，你可以在代码中添加以下行来将复数转换为实数类型： ``` im3_real = np.real(im3) im3_real = im3_real.astype('uint8') ``` 或者，如果你希望保留复数类型，则可以使用以下代码： ``` im3 = im3.astype('complex128') ``` 这样可以避免丢失虚数部分的信息。
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ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part

Fk_noisy = Fk.real.astype(float) + laplace(scale=delta_Fk / epsilon, size=(k, k)) 这样就将傅里叶变换结果强制转换为实数类型，从而避免了警告的出现。 2. 使用 numpy.seterr 函数将警告忽略： ...

如何解决ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part

我明白您的问题。这个警告通常是由于将复数类型的数据转换为实数类型而导致的。解决方法可以尝试使用函数numpy.real()或numpy.imag()来分别处理实部和虚部，或者使用astype()函数将复数类型转换为实数类型。

ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part return np.asarray(x, float)

warnings.filterwarnings("ignore", category=ComplexWarning) 这将会忽略所有出现这个警告信息的情况。如果你只想忽略特定的代码段中出现这个警告信息，你可以使用 Python 的上下文管理器来控制警告信息的输出...

array = numpy.asarray(array, order=order, dtype=dtype) numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part,出现了这个错误

arr_real = arr.astype('complex') 这将把arr转换为复数类型的数组，并保留复数部分。如果你只想保留实数部分，则可以使用以下代码： python arr_real = arr.astype('float') 这将把arr转换为实数类型...

python出现ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part return array(a, dtype, copy=False, order=order)问题，怎么修改代码

如果你确定不需要虚部信息，可以使用numpy模块的real方法来获取实数部分，例如： import numpy as np # 假设a是一个复数数组 a = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j]) # 获取实数部分 a_real = np.real(a) # 输出...

Casting complex values to real discards the imaginary part

For example, if you have a complex number 3 + 4i, where 3 is the real part and 4i is the imaginary part, and you cast it to a real value, you would get 3. The imaginary part, 4i, would be discarded. ...

Casting complex values to real discards the imaginary part如何解决

你可以使用函数real()将复数转换为实数，这样就可以保留实数部分，丢弃虚数部分。...如果你需要保留复数的所有部分，可以使用函数complex()来创建一个复数，例如complex(real_part, imaginary_part)。

Casting complex values to real discards the imaginary part return np.asarray(x, float)这个问题怎么解决

3. 使用 dtype 参数进行显式转换：如果你确定要丢弃虚部并将复数转换为实数类型，可以使用 dtype 参数进行显式转换。例如，你可以使用 np.asarray(x, dtype=float) 将复数 x 转换为实数类型，但要注意这样会丢失虚部...

UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part (Triggered internally at /pytorch/aten/src/ATen/native/Copy.cpp:219.)

这是 PyTorch 库在进行数据类型转换时发出的一个警告。警告的含义是将复数值转换为实数值时会丢弃虚部，可能会对您的数据产生影响。这个警告通常是由于您的代码中存在一些数据类型不匹配的情况，例如将一个包含复数...

UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\Copy.cpp:250.) pha_unwrap = torch.fft.ifft2(torch.complex(fft_clone[:, :, :, :, 0], fft_clone[:, :, :, :, 1]),

你可以使用 torch.complex 函数将实数张量转换为复数张量。例如： python import torch # 创建实部和虚部分别为 x 和 y 的复数张量 z = torch.complex(x, y) # 使用 ifft2 函数 out = torch.fft.ifft2(z, .....

Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 879, in check_array array = _asarray_with_order(array, order=order, dtype=dtype, xp=xp) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\_array_api.py", line 185, in _asarray_with_order array = numpy.asarray(array, order=order, dtype=dtype) numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86157\PycharmProjects\pythonProject8\6.py", line 54, in <module> clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\cluster\_spectral.py", line 706, in fit X = self._validate_data( File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 546, in _validate_data X = check_array(X, input_name="X", **check_params) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 881, in check_array raise ValueError( ValueError: Complex data not supported [[-0.00667798+0.j -0.00050094+0.j] [-0.00679108+0.j 0.00760181+0.j] [-0.0068003 +0.j -0.00274455+0.j] ... [-0.00512369+0.j 0.02043165+0.j] [-0.01293088+0.j -0.00562299+0.j] [ 0.03972433+0.j -0.01824531+0.j]]

这段代码出现了一个值错误（ValueError）异常，原因是输入的数据包含了复数（complex）类型的值，但是SpectralClustering类不支持处理复数类型的数据。具体地说，异常的堆栈跟踪显示，在调用sklearn.utils....

def convert_otf2psf(otf, size): ker = torch.zeros(size).cuda() psf = torch.fft.ifft2(torch.complex(otf[...,0],otf[...,1]), dim=(-3,-2,-1)) psf = psf.real # circularly shift ksize = size[-1] centre = ksize//2 + 1 #print(psf.type()) ker[:, :, (centre-1):, (centre-1):] = psf[:, :, :centre, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, (centre-1):, :(centre-1)] = psf[:, :, :centre, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), (centre-1):] = psf[:, :, -(centre-1):, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), :(centre-1)] = psf[:, :, -(centre-1):, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) return ker假设输入的ker是维度为5的张量，这段代码中哪句话会出现UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part这种数据不匹配的情况

这段代码中，第3行的 psf = torch.fft.ifft2(torch.complex(otf[...,0],otf[...,1]), dim=(-3,-2,-1)) 会出现 UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part 这种数据不匹配的情况...

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) X = np.real(X) arr_real = arr.astype('float') # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，这行代码出现了这个numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception问题

在代码中，出现了 X = np.real(X) 这一行代码，它会将复数类型的特征向量转换为实数类型，导致了警告信息 numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part。这个警告信息是...

def convert_otf2psf(otf, size): ker = torch.zeros(size).cuda() #psf = torch.fft.ifftn(otf, dim=(-3,-2,-1)) #psf = torch.stack((psf.real,psf.imag),-1) psf = torch.fft.ifft2(torch.complex(otf[...,0],otf[...,1]),dim=(-3,-2,-1)) psf = psf.real # circularly shift ksize = size[-1] centre = ksize//2 + 1 print(psf.size()) print(psf.type()) ker[:, :, (centre-1):, (centre-1):] = psf[:, :, :centre, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, (centre-1):, :(centre-1)] = psf[:, :, :centre, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), (centre-1):] = psf[:, :, -(centre-1):, :centre]#.mean(dim=1, keepdim=True) ker[:, :, :(centre-1), :(centre-1)] = psf[:, :, -(centre-1):, -(centre-1):]#.mean(dim=1, keepdim=True) return ker这段代码报错， Warning: Casting complex values to real discards the imaginary part (function operator())，究竟是哪行代码的问题，该如何修改呢

psf = psf.real 这行代码会将复数张量 psf 的实部提取出来，舍弃掉虚部。因此，如果你要保留复数张量的信息，可以不使用这行代码。 如果你需要将复数张量转换为实数张量，可以使用以下代码： psf = ...

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from colorcet.plotting import arr from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 将复数类型的数据转换为实数类型 X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，反复会出现numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception，这个问题

L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) 修改为： # 将特征向量转化为矩阵并转换为实数类型 X = np.array(X) X = np.absolute(X) # 计算相似度矩阵 S = np....

F:\Python_Projects\FSA\fsa_methods.py:66: UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\Copy.cpp:250.) pha_unwrap = torch.fft.ifft2(torch.complex(fft_clone[:, :, :, :, 0], fft_clone[:, :, :, :, 1]), Traceback (most recent call last): File "train_ext.py", line 459, in <module> train(epoch) File "train_ext.py", line 340, in train loss_id = criterion_id(out0, labels) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1174, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3026, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int) # 将整数类型的张量转换为浮点型张量 x = x.float() # 使用 nll_loss 函数 loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...) 如果你仍然遇到问题，请提供更多的上...

ValueError Traceback (most recent call last) Input In [35], in <cell line: 2>() 1 scores, values = [], [] 2 for education in education_list: ----> 3 score, y = predict(data, education) 4 scores.append(score) 5 values.append(y) Input In [32], in predict(data, education) 13 # model 训练 14 model = LinearRegression() ---> 15 model.fit(x, y) 16 # model 预测 17 X = [[i] for i in range(11)] File D:\big data\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py:662, in LinearRegression.fit(self, X, y, sample_weight) 658 n_jobs_ = self.n_jobs 660 accept_sparse = False if self.positive else ["csr", "csc", "coo"] --> 662 X, y = self._validate_data( 663 X, y, accept_sparse=accept_sparse, y_numeric=True, multi_output=True 664 ) 666 if sample_weight is not None: 667 sample_weight = _check_sample_weight(sample_weight, X, dtype=X.dtype) File D:\big data\lib\site-packages\sklearn\base.py:581, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 579 y = check_array(y, **check_y_params) 580 else: --> 581 X, y = check_X_y(X, y, **check_params) 582 out = X, y 584 if not no_val_X and check_params.get("ensure_2d", True): File D:\big data\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:964, in check_X_y(X, y, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, estimator) 961 if y is None: 962 raise ValueError("y cannot be None") --> 964 X = check_array( 965 X, 966 accept_sparse=accept_sparse, 967 accept_large_sparse=accept_large_sparse, 968 dtype=dtype, 969 order=order, 970 copy=copy, 971 force_all_finite=force_all_finite, 972 ensure_2d=ensure_2d, 973 allow_nd=allow_nd, 974 ensure_min_samples=ensure_min_samples, 975 ensure_min_features=ensure_min_features, 976 estimator=estimator, 977 ) 979 y = _check_y(y, multi_output=multi_output, y_numeric=y_numeric) 981 check_consistent_length(X, y) File D:\big data\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:746, in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator) 744 array = array.astype(dtype, casting="unsafe", copy=False) 745 else: --> 746 array = np.asarray(array, order=order, dtype=dtype) 747 except ComplexWarning as complex_warning: 748 raise ValueError( 749 "Complex data not supported\n{}\n".format(array) 750 ) from complex_warning ValueError: could not convert string to float: '若干'

这个错误通常表示你的代码中有一个字符串无法转换为浮点数，具体来说，出现了无法将“若干”字符串转换为浮点数的错误。请检查你的代码中的数据类型是否正确，确保所有数据都是浮点数或可以转换为浮点数的格式。...

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