np.complex128()函数是什么意思

`np.complex128()`是NumPy库中的一个函数，用于将输入的实数或复数转换为复数类型。它的返回值是一个`numpy.complex128`类型的NumPy数组。

`numpy.complex128`是一个复数类型，它可以存储128位的双精度浮点数，即可以存储实部和虚部都是双精度浮点数的复数。这个类型的数组可以用于进行复数运算和计算，例如取复数的实部和虚部，进行复数加减乘除等。

使用`np.complex128()`函数时，可以传入一个实数或复数作为参数。如果传入的是实数，那么返回的复数类型数组的虚部将会是0；如果传入的是复数，那么将会返回一个与输入类型相同的复数类型数组。

下面是一个使用`np.complex128()`函数将实数和复数转换为复数类型的示例代码：

import numpy as np

# 将实数转换为复数类型
x = 1.5
x_complex = np.complex128(x)
print(x_complex)  # 输出 (1.5+0j)

# 将复数转换为复数类型
y = 2 + 3j
y_complex = np.complex128(y)
print(y_complex)  # 输出 (2+3j)

需要注意的是，`np.complex128()`函数返回的是`numpy.complex128`类型的数组，而不是Python内置的复数类型。因此，在进行复数运算时，需要使用NumPy库中的函数和方法。例如，可以使用`np.real()`和`np.imag()`函数分别获取复数的实部和虚部。

相关问题

如何解决AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'complex'. `np.complex` was a deprecated alias for the builtin `complex`. To avoid this error in existing code, use `complex` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.complex128` here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

要解决"AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'complex'"错误，你需要做以下几步：

1. 首先，确保你已经正确安装了NumPy库。你可以使用以下命令来安装最新版本的NumPy：

pip install --upgrade numpy

2. 如果你已经安装了最新版本的NumPy，但仍然遇到该错误，那么可能是因为你的代码中使用了已经被弃用的`np.complex`别名。在NumPy 1.20版本中，`np.complex`别名已经被弃用。

为了解决这个问题，你可以直接使用内置的`complex`函数来代替`np.complex`。这不会改变任何行为，是安全的。如果你确实需要使用NumPy标量类型，可以使用`np.complex128`。

所以，将代码中的`np.complex`替换为`complex`或`np.complex128`即可解决该错误。

注意：在代码中的每个出现`np.complex`的地方都需要进行替换。

np.array(( [[1, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1], [0, 0, 1, 1] ]), dtype=np.complex128)

np.array(([[1, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 1], [0, 0, 1, 1]]), dtype=np.complex128)是一个使用np.array函数创建的复数类型的二维数组。该数组的元素由一个包含4个列表的列表组成，每个列表包含4个整数。数据类型(dtype)被指定为np.complex128，表示数组中的元素是复数类型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [np.array的累加——np.array的append](https://blog.csdn.net/weixin_41529093/article/details/122553399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist](https://download.csdn.net/download/weixin_38571453/13711564)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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