Question

我有一个numpy中的ndarray，它包含复杂的值。我想将每个转换为两个浮点值。我使用array real和imag进行了尝试，但只有实际部分在输出中

import numpy as np

inp_array = np.array([[1,2+3.j,3,4], [5,6,7+1.j,8], [9,10,11,12]], dtype=np.complex64)

out_array = np.array([np.real(inp_array), np.imag(inp_array)])

我想得到这个结果：

[[[1,0],[2,3],[3,0],[4,0]], [...], [...]]

Answer 1

执行此操作的一种简单有效的方法是制作数组的np.float32 视图，然后调整视图以使其具有形状(m, n, 2)，其中{{1 } (m, n)的形状。通过使用视图，输出数组实际上使用与inp_array相同的内存。

这是你的数组inp_array。

inp_array

查看类型为In [158]: inp_array = np.array([[1,2+3.j,3,4], [5,6,7+1.j,8], [9,10,11,12]], dtype=np.complex64) In [159]: inp_array Out[159]: array([[ 1.+0.j, 2.+3.j, 3.+0.j, 4.+0.j], [ 5.+0.j, 6.+0.j, 7.+1.j, 8.+0.j], [ 9.+0.j, 10.+0.j, 11.+0.j, 12.+0.j]], dtype=complex64)的数组。如果np.float32的形状为(m, n)，那么inp_array的形状将为v。

(m, 2*n)

现在重塑为In [160]: v = inp_array.view(np.float32) In [161]: v Out[161]: array([[ 1., 0., 2., 3., 3., 0., 4., 0.], [ 5., 0., 6., 0., 7., 1., 8., 0.], [ 9., 0., 10., 0., 11., 0., 12., 0.]], dtype=float32)。（(m, n, 2)就是你所说的w。）

out_array

一对夫妇注意到：

此方法假定In [162]: w = v.reshape(inp_array.shape + (2,)) In [163]: w Out[163]: array([[[ 1., 0.], [ 2., 3.], [ 3., 0.], [ 4., 0.]], [[ 5., 0.], [ 6., 0.], [ 7., 1.], [ 8., 0.]], [[ 9., 0.], [10., 0.], [11., 0.], [12., 0.]]], dtype=float32) In [164]: inp_array[1,2] Out[164]: (7+1j) In [165]: w[1,2] Out[165]: array([7., 1.], dtype=float32)是＆＃34; C连续＆＃34;。也就是说，数组中的数据存储在＆＃34; C＆＃34;的内存中的连续块中。订购。如果创建inp_array，则可能不是这种情况，例如，作为更大数组的切片。
inp_array，inp_array和v都是同一块内存的所有视图。如果您就地更改了一个，它们都会改变：
```
w
```

Answer 2

您的output_array中存在虚部，但尺寸不符合您的要求。

尝试用：

替换最后一行

out_array = np.stack([np.real(inp_array), np.imag(inp_array)], axis=-1)

或者您可以使用.transpose：

out_array = np.array([np.real(inp_array), np.imag(inp_array)]).transpose(1, 2, 0)

两者都应该提供输出：

> out_array
array([[[  1.,   0.],
        [  2.,   3.],
        [  3.,   0.],
        [  4.,   0.]],

       [[  5.,   0.],
        [  6.,   0.],
        [  7.,   1.],
        [  8.,   0.]],

       [[  9.,   0.],
        [ 10.,   0.],
        [ 11.,   0.],
        [ 12.,   0.]]], dtype=float32)

Answer 3

如果您希望完全按照要求输出数据，则必须输入将数据转换为int

import numpy as np

inp_array = np.array([[1,2+3.j,3,4], [5,6,7+1.j,8], [9,10,11,12]], dtype=np.complex64)


out_array = []
for l in inp_array:
    for e in l:
        out_array.append(([int(np.real(e)), int(np.imag(e))]))
out_array = np.asarray(out_array)
print(out_array)

如何将numpy复数数组转换为两元素float数组？

3 个答案: