arr_real = arr.astype('float')，这句话加在哪儿啊

如果你想将一个复数类型的数组转换为实数类型的数组，并且只保留实数部分，你可以将`arr`替换成你的数组名，然后将`arr_real = arr.astype('float')`这一行代码加入你的代码中。

例如，如果你的数组名为`X`，你可以这样做：

X = np.array(X)
X = np.real(X)
X_real = X.astype('float')

这将把`X`数组转换为实数类型的数组，并保留实数部分，然后将其转换为实数类型的数组`X_real`，并舍弃虚数部分。

相关问题

X = np.array(X)， X = np.real(X)，arr_real = arr.astype('float')，这样可以吗

如果你想将一个复数类型的数组转换成实数类型的数组，同时保留实数部分，你可以使用`np.real()`函数，像这样:

X = np.array(X)
X = np.real(X)

这将把`X`数组转换为实数类型的数组，并保留实数部分。

如果你想将一个复数类型的数组转换成实数类型的数组，并舍弃虚数部分，你可以使用`astype()`方法，像这样：

arr_real = arr.astype('float')

这将把`arr`数组转换为实数类型的数组，并舍弃虚数部分。

需要注意的是，如果你将一个复数类型的数组转换为实数类型的数组，并舍弃虚数部分，你将会丢失一些信息。因此，如果你需要保留复数部分，你应该使用`np.real()`函数，而不是使用`astype()`方法。

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`。这个警告信息是因为转换复数类型的数据时丢失了虚部信息，可能会影响后续的计算结果。

如果你需要使用实数类型的特征向量进行后续的计算，可以使用 `numpy.absolute` 函数将复数类型的数据转换为实数类型，而不丢失虚部的信息。例如，将 `X` 转换为实数类型可以使用以下代码：

X = np.absolute(X)

这段代码会将 `X` 中的复数数值转换为实数数值，并保留虚部的信息。如果后续计算需要使用实数类型的数据，可以使用转换后的 `X`，而不会丢失虚部的信息。