Casting complex values to real discards the imaginary part

时间: 2024-05-30 19:15:49 浏览: 151
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As an AI language model, I do not have personal opinions. However, I can provide you with an explanation of what happens when you cast a complex value to a real value. A complex number is a number that has both a real part and an imaginary part. When you cast a complex value to a real value, you are essentially discarding the imaginary part of the number and keeping only the real 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. It's important to note that when you cast a complex value to a real value, you are losing information. The imaginary part of the number is just as important as the real part, and discarding it could lead to incorrect results in some cases.
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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)。

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)

这是一个来自 NumPy 库的警告信息，意味着在将复数转换为实数时，舍弃了复数的虚部。这可能会导致数据的丢失或不准确。建议在进行数据类型转换时，将复数转换为实数和虚数部分分别转换，以避免数据的丢失。...

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

1. 使用 np.real() 函数：如果你只关心复数的实部，可以使用 np.real() 函数来提取实部并转换为实数类型。例如，你可以使用 np.real(x) 将复数 x 的实部转换为实数类型。 2. 使用 np.real_if_close() 函数：如果你...

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...

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...

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...

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

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...im3 = im3.astype('complex128') 这样可以避免丢失虚数部分的信息。

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, .....

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...

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'

这个警告和错误提示给出了一些有用的信息。 警告提示你正在将复数值转换为实数值，丢失了虚数部分。这可能会导致你的结果不准确。你需要查看代码并确定是否需要保留虚数部分。 错误提示你的 nll_loss 函数输入有...

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 = ...

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....

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...

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

这个问题是因为在计算相似度矩阵时，可能存在复数类型的数据，导致计算时出现警告或异常。你可以尝试在计算相似度矩阵前，将特征向量转换为实数类型。你可以使用numpy的绝对值函数numpy.absolute()来将复数类型的...
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