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

时间: 2023-06-05 10:04:56 浏览: 2752
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。
相关问题

ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part

这个警告是因为在计算傅里叶变换时,可能会得到复数结果,而我们只需要保留实数部分,舍弃虚数部分。因此,可以通过以下两种方式来解决这个警告: 1. 将傅里叶变换结果转换为实数类型: ```python 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: ```python np.seterr(all='ignore') Fk_noisy = Fk.real + laplace(scale=delta_Fk / epsilon, size=(k, k)) np.seterr(all='warn') ``` 这样就将所有警告都忽略了,执行完傅里叶变换后再将警告设置回来。这种方法的缺点是可能会忽略掉一些重要的警告,因此需要谨慎使用。 建议使用第一种方法,将傅里叶变换结果转换为实数类型,既避免了警告,又能够保留实数部分。

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。 如果你确定这个警告信息不会影响你的代码运行,你可以通过以下方式忽略它: ```python import warnings 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: ```python import warnings with warnings.catch_warnings(): warnings.filterwarnings("ignore", category=ComplexWarning) # 在这个代码块中执行会产生警告信息的代码 ``` 这将只会在代码块中忽略与 `ComplexWarning` 相关的警告信息,而不会影响其他的警告信息。

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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

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