X = np.array(X), X = np.real(X),arr_real = arr.astype('float'),这样可以吗
时间: 2024-02-26 20:58:34 浏览: 88
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:
```python
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:
```python
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。
相关问题
arr = np.array
arr = np.array是一个常见的Python代码,它使用了NumPy库中的array函数来创建一个多维数组。NumPy是一个用于科学计算的强大库,它提供了高性能的数值计算工具和数据结构。
通过np.array函数,我们可以将Python中的列表、元组或其他可迭代对象转换为NumPy数组。这样的数组可以是一维的,也可以是多维的。NumPy数组具有以下特点:
1. 具有相同数据类型的元素:NumPy数组中的所有元素必须具有相同的数据类型,这有助于提高计算效率。
2. 快速且节省内存:NumPy数组在内存中是连续存储的,因此可以快速访问和操作数组中的元素。
3. 提供了丰富的数学函数和操作:NumPy提供了许多用于数学计算和数组操作的函数,如求和、平均值、最大值、最小值等。
下面是一个示例代码,展示了如何使用np.array创建一个简单的一维数组:
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
```
输出结果为:
```
[1 2 3 4 5]
```
arr_x = np.array([1, 5, 7]) arr_y = np.array([2, 6, 8]) arr_con = np.array([True, False, True]) arr_res=np.where( , , ) 补齐参数,使得结果arr_res=[1,6,8]
arr_x = np.array([1, 5, 7])
arr_y = np.array([2, 6, 8])
arr_con = np.array([True, False, True])
arr_res=np.where(arr_con, arr_x, arr_y)
# 结果为 [1, 6, 8]