将复杂值分配给numpy数组？答案

【问题标题】：Assigning complex values to numpy arrays?将复杂值分配给numpy数组？
【发布时间】：2014-02-25 14:17:56
【问题描述】：

这给出了预期的结果

x = random.rand(1) + random.rand(1)*1j
print x.dtype
print x, x.real, x.imag

这行得通

C = zeros((2,2),dtype=complex)
C[0,0] = 1+1j
print C

但是如果我们把它改成

C[0,0] = 1+1j + x

我得到“TypeError: can't convert complex to float”。

如果我们现在省略显式的dtype = complex，我会得到“ValueError: setting an array element with a sequence”。

有人可以解释发生了什么，以及如何做到这一点而不会出错吗？我迷路了。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

实际上，我提出的解决方案都没有（Python 2.7.6、NumPy 1.8.2）。但我发现，将 dtype 从 complex（标准 Python 库）更改为 numpy.complex_ 可能会有所帮助：

>>> import numpy as np
>>> x = 1 + 2 * 1j
>>> C = np.zeros((2,2),dtype=np.complex_)
>>> C
array([[ 0.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j]])
>>> C[0,0] = 1+1j + x
>>> C
array([[ 2.+3.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j]])

【讨论】：

【解决方案2】：

要将复杂的x 或x + something 插入C，显然需要将其视为一个数组，因此要么对x 进行索引，要么将其分配给C 的切片：

>>> C
array([[ 0.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j]])
>>> C[0, 0:1] = x
>>> C
array([[ 0.47229555+0.7957525j,  0.00000000+0.j       ],
       [ 0.00000000+0.j       ,  0.00000000+0.j       ]])
>>> C[1, 1] = x[0] + 1+1j
>>> C
array([[ 0.47229555+0.7957525j,  0.00000000+0.j       ],
       [ 0.00000000+0.j       ,  1.47229555+1.7957525j]])

NumPy 似乎没有正确处理这种情况。考虑提交错误报告。

【讨论】：

但是为什么a=np.arange(4).reshape((2,2)); b=np.array([100]); a[0,0]=b没有给出这样的错误呢？
@zhangxaochen 好 Q，也许复杂数组的行为比我更糟糕。我从不使用那些:)
有趣。 C[0,0] = random.rand(1) 很好，但 C[0,0] = random.rand(1)+random.rand(1)*1j 不是。为什么x加上虚部就变成了数组？我以为复数是 python 中的一种原生数据类型，而不仅仅是通过数组实现的？
@gibson random.rand(1) 是一个数组。
@larsmans 如果是这种情况，C[0,0] = random.rand(1) 应该不起作用，但它确实起作用。我还是一头雾水。

【解决方案3】：

我使用astype 将类型更改为复杂，它适用于我的情况（Python 3），尽管我不确定这是否是最好的方法。一个例子：

import numpy as np
c2 = np.empty([2,2]).astype(complex)
c2[0] = 5j+2

【讨论】：

【解决方案4】：

例如：

x = 1.0
y = 1.5

C[i,j] = 复数(x, y)

【讨论】：