Question

以下几乎提出了相同的问题：

然而，上述涉及略微不同的输入格式，例如括号，而不是此处的文件内容。

考虑一个名为example的文件，其中包含两列 pure（？） double ：

0.8355544313622164  0
1.199174279986189   0
1.417275292218002   0

我可以通过执行以下操作生成numpy array np.complex64：

data = np.loadtxt("./example", dtype=np.float64, delimiter='\t')
complexData = data.T[0] + 1j*data.T[1]

打印complexData现在提供：

[ 0.83555443+0.j  1.19917428+0.j  1.41727529+0.j ... ]

是否有可能将上述方法简化为更简洁的方法？

例如，将数据类型更改为np.complex64会引发TypeError：

data = np.loadtxt("./example", dtype=np.complex64, delimiter='\t')

Answer 1

而不是使用

将真实数组转换为复数

complexData = data.T[0] + 1j*data.T[1]

您可以创建数据的复杂视图：

complexData = data.view(np.complex128)

然后data和complexData共享浮点数的基础数组，但complexData将这些值解释为复数。

complexData将是一个形状为（n，1）的数组。要摆脱无关的第二维，可以使用

complexData = data.view(np.complex128)[:, 0]

您可以在阅读数据后立即进行转换。例如，我的名为"real.txt"的示例文件是

0.8355544313622164  0
1.199174279986189   0
1.417275292218002   0
3.141592653589793   -1

并且它不是制表符分隔的，所以我将使用默认分隔符。要将数据读取为复杂数据：

In [18]: z = np.loadtxt('real.txt').view(np.complex128)[:, 0]

In [19]: z
Out[19]: array([0.83555443+0.j, 1.19917428+0.j, 1.41727529+0.j, 3.14159265-1.j])

将包含两列纯（？）double的文件读入复杂的NumPy数组

1 个答案: