Składnia
Składnia tworzenia tablicy zawierającej liczby zespolone jest następująca:
Metoda 1:
1j * np. ułożyć ( rozmiar )Składnia podana powyżej 1j jest częścią urojoną, co oznacza, że tworzymy tablicę liczb zespolonych, gdzie np.arrang to funkcja, którą dostarcza NumPy, aby utworzyć tablicę do określonego zakresu. Do funkcji przekazywany jest rozmiar, który wskazuje rozmiar tablicy.
Metoda 2:
np. szyk ( [ Re+Re*Im , Re+Re*Im , … ] )W tej składni np.arrray jest funkcją, która umożliwia nam utworzenie tablicy, ale nie możemy przekazać do niej zakresu. Po prostu przekazujemy do niego wartości „n” razy. W funkcji przekazaliśmy „Re”, co oznacza liczby rzeczywiste, dodając je do „Im” liczby urojonej będącej wielokrotnością liczby rzeczywistej. Możemy przekazać wartości urojone do n razy.
Przykład nr 01:
Jak wiemy, NumPy obsługuje również liczby zespolone i zapewnia wiele odmian metod implementacji i manipulowania liczbami zespolonymi. W poniższym przykładzie zaimplementujemy dwa sposoby tworzenia tablic zawierających liczby zespolone. Aby zaimplementować funkcje NumPy, zaimportujmy najpierw bibliotekę NumPy jako np. Następnie inicjujemy tablicę o nazwie „array_a”, do której przypisujemy funkcję np.arange(), która będzie zawierała liczby zespolone. A zakres tablicy będzie wynosić „8”. W następnym wierszu utworzyliśmy kolejną tablicę o nazwie „array_b”, do której przekazaliśmy tablicę liczb zespolonych, przekazując bezpośrednio do niej wartości zespolone. W końcu wydrukowaliśmy złożoną tablicę, którą stworzyliśmy przy użyciu obu metod.
import numpy jak np
tablica_a = 1j * np. ułożyć ( 8 )
tablica_b = np. szyk ( [ dwa +1d , 3 +4j , 5 +2j , 1 +6j ] )
wydrukować ( 'złożona tablica przy użyciu funkcji arange()' , tablica_a )
wydrukować ( 'złożona tablica przy użyciu funkcji np.array()' , tablica_b )
Jak pokazano na poniższym fragmencie, jest wynikiem kodu, który wykonaliśmy. Widzimy, że stworzyliśmy dwie tablice, które mają zakres liczb zespolonych od 0j do 7j. W drugim przeszliśmy losowy zakres liczb zespolonych wielkości 4.
Metoda 3:
np. złożony ( Re+Re*Im )W składni podanej powyżej, np.complex() jest wbudowaną klasą, która jest dostarczana przez pakiet NumPy Pythona, która umożliwia nam przechowywanie złożonych wartości.
Przykład nr 02:
Innym sposobem tworzenia złożonej tablicy NumPy jest użycie klasy complex() NumPy. Complex class() służy do przechowywania liczb zespolonych i zwraca złożony obiekt, którego możemy użyć wielokrotnie w ramach jednego kodu. Teraz implementując klasę complex() najpierw zaimportujemy nasz pakiet Numpy. Następnie zainicjujemy tablicę, do której przekazaliśmy klasę złożoną, która używa gwiazdki „*” do przekazania obiektu klasy complex(), do którego przekazaliśmy „3+1j”. Korzystając z funkcji aranż(), stworzyliśmy tablicę o rozmiarze 5. W końcu właśnie wyświetliliśmy wynik kodu, w którym utworzyliśmy złożoną tablicę za pomocą klasy complex().
import numpy jak npszyk = np. złożony ( 3 +1d ) *np. ułożyć ( 5 )
wydrukować ( 'złożona tablica przy użyciu klasy np.complex()' , szyk )
Jak pokazano na poniższym rysunku, stworzyliśmy tablicę liczb zespolonych. Ale jeszcze jedną rzeczą, którą możemy zauważyć na rysunku, jest to, że wartość stała nie jest wykonywana kolejno, ponieważ przekazaliśmy „3+1j” do klasy complex(), co oznacza, że liczba trzy zostanie dodana do każdej następnej wartości stałej.
Metoda 4:
np. te ( kształt , dtype = Nic , zamówienie = 'C' , * , tak jak = Nic )W tej metodzie np.ones() określamy tablicę liczb zespolonych za pomocą parametru dtype w tablicy NumPy. Np.ones() służy do zwracania nowej tablicy zawierającej jedynki. Do funkcji np.ones() przekazaliśmy cztery parametry „shape”, które służą do określenia kształtu tablicy, czy jest to „2”, „3” czy też. „dtype” to typ danych. W naszym przypadku będziemy używać złożonego typu danych. „Kolejność” określa, czy tablica jest jednowymiarowa, dwuwymiarowa czy wielowymiarowa.
Przykład nr 03:
Zaimplementujmy metodę ones(), aby lepiej zrozumieć, jak działa przy użyciu liczb zespolonych. Aby zaimplementować tę metodę, najpierw zaimportujmy nasze pakiety NumPy, które są dostarczane przez Pythona. Następnie utworzymy tablicę, do której przekażemy funkcję np.ones(), do której przekazaliśmy dwa parametry. Pierwszy to „4”, co oznacza, że rozmiar tablicy będzie wynosił 4, a drugi to „dtype”, który jest złożony. Oznacza to, że stworzymy tablicę liczb zespolonych typu danych. Pomnożenie funkcji jedynki przez wartość „2” oznacza, że nasza liczba rzeczywista będzie wynosić „2”. W końcu wydrukowaliśmy tablicę, którą utworzyliśmy za pomocą instrukcji print.
import numpy jak npszyk = np. te ( 4 , dtype = złożony ) * dwa
wydrukować ( 'złożona tablica przy użyciu funkcji np.ones()' , szyk )
Jak pokazano poniżej, wyjście naszego kodu jest pomyślnie wykonane, w którym mamy jednowymiarową tablicę zawierającą 4 wartości złożone z liczbą rzeczywistą 2.
Przykład nr 04:
Zaimplementujmy teraz inny przykład, w którym utworzymy tablicę liczb zespolonych i wydrukujemy części urojone i rzeczywiste liczb zespolonych. Najpierw zaimportujemy bibliotekę NumPy, a następnie utworzymy tablicę, do której przekazaliśmy „6” wartości złożonych do tablicy o nazwie „array”, czyli „56+0j, 27+0j, 68+0j, 49+0j, 120+0j , 4+0j”. W następnym wierszu po prostu wydrukowaliśmy tablicę. Teraz wypisujemy wartości urojone i rzeczywiste tablicy złożonej.
Numpy zapewnia wbudowaną funkcję dla obu operacji przedstawionych poniżej. Pierwszym, który pobiera część urojoną jest „nazwa_tablicy.imag”, gdzie wartość przed kropką jest tablicą, z której musimy pobrać część urojoną. A drugim, który otrzyma prawdziwą część, jest „array_name.real”. W naszym przypadku nazwa tablicy to „array”, więc przekazaliśmy instrukcję print, nazwę tablicy i słowo kluczowe, aby uzyskać oba elementy.
import numpy jak npszyk = np. szyk ( [ 56 .+ 0 . j , 27 .+ 0 . j , 68 .+ 0 . j , 49 .+ 0 . j , 120 .+ 0 . j , 3 + 4 . j ] )
wydrukować ( 'Oryginalna tablica:x' , szyk )
wydrukować ( 'Prawdziwa część tablicy:' )
wydrukować ( szyk . prawdziwy )
wydrukować ( „Część urojona tablicy:” )
wydrukować ( szyk . obraz )
Jak pokazano na poniższym fragmencie, dane wyjściowe, w których pomyślnie wykonano urojoną i rzeczywistą część złożonej tablicy. Gdzie prawdziwe części to „56”, „27”, „68”, „120” i „3”. A części urojone to „0”.
Wniosek
W tym artykule krótko omówiliśmy liczby zespolone i jak możemy tworzyć złożone tablice za pomocą wbudowanych funkcji NumPy. Opisaliśmy wiele funkcji, które pozwalają nam tworzyć złożone tablice, implementując wiele przykładów, aby lepiej zrozumieć.