Sintaksa
Sintaksa za ustvarjanje matrike, ki vsebuje kompleksna števila, je naslednja:
1. način:
1j * np. urediti ( velikost )Sintaksa, navedena nad 1j, je namišljeni del, kar pomeni, da ustvarjamo matriko kompleksnih števil, kjer je np.arrang funkcija, ki jo ponuja NumPy za ustvarjanje matrike v določenem obsegu. Velikost, ki označuje velikost matrike, se posreduje funkciji.
2. način:
npr. niz ( [ Re+Re*Im , Re+Re*Im , … ] )V tej sintaksi je np.arrray funkcija, ki nam omogoča ustvarjanje matrike, vendar ji ne moremo posredovati obsega. Preprosto ji posredujemo vrednosti “n”-krat. V funkciji smo posredovali »Re«, ki označuje realna števila in jih dodamo »Im« namišljenemu številu v večkratniku realnega števila. Imaginarne vrednosti lahko posredujemo n-krat.
Primer št. 01:
Kot vemo, NumPy podpira tudi kompleksna števila in ponuja več vrst metod za implementacijo in manipulacijo kompleksnih števil. V spodnjem primeru bomo implementirali dva načina za ustvarjanje nizov, ki vsebujejo kompleksna števila. Za implementacijo funkcij NumPy najprej uvozimo knjižnico NumPy kot np. Nato bomo inicializirali matriko z imenom 'array_a', ki ji bomo dodelili funkcijo np.arange(), ki bo vsebovala kompleksna števila. In obseg matrike bo '8'. V naslednji vrstici smo ustvarili drugo matriko z imenom 'array_b', ki smo ji posredovali matriko kompleksnih števil tako, da smo ji posredovali kompleksne vrednosti neposredno. Na koncu smo natisnili kompleksno matriko, ki smo jo ustvarili z obema metodama.
uvoz numpy kot npr.
polje_a = 1j * np. urediti ( 8 )
polje_b = npr. niz ( [ dva +1 d , 3 +4j , 5 +2j , 1 +6j ] )
tiskanje ( 'kompleksna matrika z uporabo funkcije arange()' , polje_a )
tiskanje ( 'kompleksna matrika z uporabo funkcije np.array()' , polje_b )
Kot je prikazano v spodnjem izrezku, je rezultat kode, ki smo jo izvedli. Vidimo lahko, da smo ustvarili dve matriki, ki imata obseg kompleksnih števil od 0j do 7j. V drugem smo prešli naključni obseg kompleksnih števil velikosti 4.
3. način:
npr. kompleksen ( Re+Re*Im )V zgoraj navedeni sintaksi je np.complex() vgrajeni razred, ki ga nudi paket NumPy za Python in nam omogoča shranjevanje kompleksnih vrednosti.
Primer št. 02:
Drug način za ustvarjanje kompleksne matrike NumPy je uporaba razreda Complex() NumPy. Complex class() se uporablja za shranjevanje kompleksnih števil in vrne kompleksen objekt, ki ga lahko uporabimo večkrat v eni kodi. Zdaj ko implementiramo razred complex(), bomo najprej uvozili naš paket Numpy. Nato bomo inicializirali matriko, ki smo ji posredovali kompleksen razred, ki uporablja zvezdico “*” za posredovanje objekta razreda complex(), kateremu smo posredovali “3+1j”. S funkcijo arrange() smo ustvarili matriko velikosti 5. Nazadnje smo samo prikazali izhod kode, v kateri smo ustvarili kompleksno matriko z uporabo razreda complex().
uvoz numpy kot npr.niz = npr. kompleksen ( 3 +1 d ) *npr. urediti ( 5 )
tiskanje ( 'kompleksna matrika z uporabo razreda np.complex()' , niz )
Kot je prikazano na spodnji sliki, smo ustvarili niz kompleksnih števil. Še ena stvar, ki jo lahko opazimo na sliki, je, da se vrednost konstante ne izvaja zaporedno, ker smo posredovali »3+1j« razredu complex(), kar pomeni, da bo vsaki naslednji vrednosti konstante dodana številka tri.
4. način:
npr. tiste ( oblika , dtype = Noben , naročilo = 'C' , * , kot = Noben )V tej metodi np.ones() določimo matriko kompleksnih števil z uporabo parametra dtype v matriki NumPy. Np.ones() se uporablja za vrnitev nove matrike, ki vsebuje 1s. Funkciji np.ones() smo posredovali štiri parametre »shape«, ki se uporabljajo za definiranje oblike matrike, ne glede na to, ali je »2«, »3« ali druga. 'dtype' je vrsta podatkov. V našem primeru bomo uporabili kompleksen podatkovni tip. 'Vrstni red' določa, ali je niz enodimenzionalen, dvo- ali večdimenzionalen.
Primer št. 03:
Implementirajmo metodo ones(), da bomo bolje razumeli, kako deluje pri uporabi kompleksnih števil. Za izvedbo te metode najprej uvozimo naše pakete NumPy, ki jih ponuja Python. Nato bomo ustvarili matriko, ki ji bomo posredovali funkcijo np.ones(), ki smo ji posredovali dva parametra. Prvi je »4«, kar pomeni, da bo velikost niza 4, drugi pa je »dtype«, ki je zapleten. To pomeni, da bomo ustvarili niz kompleksnih števil podatkovnega tipa. Če funkcijo ones() pomnožimo z vrednostjo '2', to pomeni, da bo naše realno število '2'. Na koncu smo natisnili matriko, ki smo jo ustvarili s stavkom za tiskanje.
uvoz numpy kot npr.niz = npr. tiste ( 4 , dtype = kompleksen ) * dva
tiskanje ( 'kompleksna matrika z uporabo funkcije np.ones()' , niz )
Kot je prikazano spodaj, je rezultat naše kode uspešno izveden, v katerem imamo enodimenzionalno matriko, ki vsebuje 4 kompleksne vrednosti z realnim številom 2.
Primer št. 04:
Izvedimo zdaj še en primer, v katerem bomo ustvarili niz kompleksnih števil in natisnili imaginarne in realne dele kompleksnih števil. Najprej bomo uvozili knjižnico NumPy, nato pa ustvarili matriko, ki smo ji posredovali »6« kompleksnih vrednosti v matriko z imenom »matrika«, ki je »56+0j, 27+0j, 68+0j, 49+0j, 120+0j , 4+0j”. V naslednji vrstici smo preprosto natisnili matriko. Zdaj natisnemo imaginarne in realne vrednosti kompleksnega niza.
Numpy ponuja vgrajeno funkcijo za obe operaciji, ki sta prikazani spodaj. Prvi, ki dobi namišljeni del, je “ime_matrike.imag”, kjer je vrednost pred piko niz, iz katerega moramo pridobiti namišljeni del. In drugi, ki dobi pravi del, je 'array_name.real'. V našem primeru je ime matrike 'matrika', zato smo posredovali stavek za tiskanje, ime matrike in ključno besedo, da dobimo oba elementa.
uvoz numpy kot npr.niz = npr. niz ( [ 56 .+ 0 . j , 27 .+ 0 . j , 68 .+ 0 . j , 49 .+ 0 . j , 120 .+ 0 . j , 3 + 4 . j ] )
tiskanje ( 'Izvirni niz:x' , niz )
tiskanje ( 'Realni del niza:' )
tiskanje ( niz . resnično )
tiskanje ( 'Namišljeni del niza:' )
tiskanje ( niz . slika )
Kot je prikazano v spodnjem izrezku, se izhod, v katerem sta namišljeni in realni del kompleksne matrike, uspešno izvede. Kjer so pravi deli '56', '27', '68', '120' in '3'. In imaginarni deli so '0'.
Zaključek
V tem članku smo na kratko obravnavali kompleksna števila in kako lahko ustvarimo kompleksna polja z uporabo vgrajenih funkcij NumPy. Opisali smo več funkcij, ki nam omogočajo ustvarjanje kompleksnih nizov z implementacijo več primerov za boljše razumevanje.