在 Numpy 中计算复数的绝对值
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/21 4:47:00
要返回复数值的绝对值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.absolute() 方法。out 是存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果未提供或为 None，则返回新分配的数组。元组(只能作为关键字参数)的长度必须等于输出的数量。
条件通过输入广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认 out=None 创建未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
NumPy 提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等。它支持广泛的硬件和计算平台，并且与分布式、GPU 和稀疏数组库配合良好。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
使用 array() 方法创建复杂类型的数组 −
arr = np.array([56.+0.j, 27.+0.j, 68.+0.j, 49.+0.j, 120.+0.j,3 + 4.j])
显示数组 −
print("数组...
", arr)
获取数组的类型 −
print("
我们的数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("
我们的数组维度...
",arr.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
要返回复数的绝对值，请使用 Python Numpy − 中的 numpy.absolute() 方法
print("
结果...
",np.absolute(arr))
示例
import numpy as np
# 使用 array() 方法创建复数类型的数组
arr = np.array([56.+0.j, 27.+0.j, 68.+0.j, 49.+0.j, 120.+0.j,3 + 4.j])
# 显示数组
print("数组...
", arr)
# 获取数组的类型
print("
我们的数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
我们的数组维度...
",arr.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
# 要返回复数值的绝对值，请使用 Python Numpy 中的 numpy.absolute() 方法
print("
结果...
",np.absolute(arr))
输出
数组... [ 56.+0.j 27.+0.j 68.+0.j 49.+0.j 120.+0.j 3.+4.j] 我们的数组类型... complex128 我们的数组维度.... 1 我们的数组形状... (6,) 结果... [ 56. 27. 68. 49. 120. 5.]
