Question

玩了几个小时的Whack-A-Mole后，我放弃了：我想很好地打印出FFT的结果，抑制所有＆＃34;几乎＆＃34;数值不准确造成的实值元素。

首次尝试：

import numpy as np
n = np.arange(10)
x = np.sin(np.pi * n / 5)
X = np.fft.fft(x)

print(np.real_if_close(X))

这不起作用;我猜想，如果所有元素都是＆＃34;几乎＆＃34;那么虚部就会被抑制。真实的（否则数组中的数据类型将不相同）。这是对的吗？

使用循环的下一次尝试有效，但格式化很难看：

for i in range(10):
    print(np.real_if_close(X[i]))

所以我尝试使用打印格式：

for i in range(10):
   print("{0:5.5g}".format(X[i]))

它可以工作，但现在小的虚部回来了。尝试将两种尝试结合起来都会失败，因为臭名昭着的＆＃34; non-empty format string passed to object.__format__＆＃34;错误（我使用Python 3.5）：

for i in range(10):
    print("{0:g}".format(np.real_if_close(X[i])))

有人可以解释这种行为吗？也许建议一个解决方案......

Answer 1

数组是类型定义的（dtype），因此如果你有一个只有一个复数值的numpy数组，那么类型将是复杂的，因此所有值都存储为复数。

如果仅打印输出值，则应使用列表而不是numpy数组或仅使用循环。 X2列表提供了自制解决方案。如果你真的想使用real_if_close，那么你应该使用numpy.asscalar将类型numpy.array转换为格式为“：g”的标量值。

X = [1+1e-14j,1+1e-13j]
eps = np.finfo(float).eps
tol = 100 # tolerance (used in real_if_close)

X2 = [np.real(x) if np.imag(x)<tol*eps else x for x in X]
X3 = [np.asscalar(np.real_if_close(x)) for x in X]

for x in X3:
    print("{:.5g}".format(x))

使用复杂和/或真实元素打印格式良好的numpy数组（real_if_close）

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