python由实部array和虚部array合成复数array

可以使用numpy库中的complex函数将实部array和虚部array合成复数array，具体代码如下：

import numpy as np

# 定义实部array和虚部array
real_array = np.array([1, 2, 3])
imag_array = np.array([4, 5, 6])

# 合成复数array
complex_array = np.vectorize(complex)(real_array, imag_array)

print(complex_array)

输出结果为：

[1.+4.j 2.+5.j 3.+6.j]

相关问题

python中如何获取张量的实部和虚部

在Python中，可以使用NumPy库来获取张量的实部和虚部。假设你已经有了一个复数张量`z`，那么可以通过下面的代码分别获取它的实部和虚部：

import numpy as np

# 假设已经有了复数张量z
real_part = np.real(z)  # 获取实部
imag_part = np.imag(z)  # 获取虚部

实际上，在NumPy中，所有的标量、向量、矩阵和张量都支持`.real`和`.imag`属性，可以直接获取它们的实部和虚部，例如：

x = np.array([1+2j, 3-4j, 5+6j])
real_part = x.real  # 获取x的实部
imag_part = x.imag  # 获取x的虚部

这样就可以方便地获取任何复数张量的实部和虚部了。

python中复数矩阵怎么分存储为实部和虚部

在Python中，复数矩阵可以使用NumPy库中的数组来表示。如果要将复数矩阵分别存储为实部和虚部，可以使用NumPy库中的real和imag函数来获取实部和虚部矩阵。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个3x3的复数矩阵
complex_matrix = np.array([[1+2j, 2+3j, 3+4j],
                           [4+5j, 5+6j, 6+7j],
                           [7+8j, 8+9j, 9+10j]])

# 获取实部矩阵
real_matrix = np.real(complex_matrix)

# 获取虚部矩阵
imag_matrix = np.imag(complex_matrix)

print("复数矩阵：\n", complex_matrix)
print("实部矩阵：\n", real_matrix)
print("虚部矩阵：\n", imag_matrix)

输出结果如下所示：

复数矩阵：
 [[ 1. +2.j  2. +3.j  3. +4.j]
  [ 4. +5.j  5. +6.j  6. +7.j]
  [ 7. +8.j  8. +9.j  9.+10.j]]
实部矩阵：
 [[ 1.  2.  3.]
  [ 4.  5.  6.]
  [ 7.  8.  9.]]
虚部矩阵：
 [[ 2.  3.  4.]
  [ 5.  6.  7.]
  [ 8.  9. 10.]]