numpy.minimum为复数

Question

numpy.minimum似乎不适用于复数：

np.minimum(5+3*1j,4+30*1j)
(4+30j)

我想保持最大幅度的值。 它仅比较实部。还有其他用于元素最小比较的功能吗？ MATLAB min确实可以处理复数。 谢谢

Answer 1

如果要按幅度比较复数，可以使用内置的abs然后比较结果：

>>> np.minimum(abs(5+3*1j),abs(4+30*1j))
5.830951894845301

要获得最小的初始数字而不是其大小，请使用argmin：

>>> nums = [5+3*1j, 4+30*1j]
...
>>> nums[np.abs(nums).argmin()]
(5+3j)

Answer 2

您可以做到

X = np.array([3+4j, 10+5j, 1+1j])
min_X = min(X, key=np.abs)
print(min_X)
Out: (1+1j)

Answer 3

您可以使用np.where和np.abs

假设你有

vals1 = [4+30*1j, 7+3*1j, 4+30*1j]
vals2 = [5+3*1j, 6+3*1j, 5+3*1j]

然后

>>> np.where(np.abs(vals1) > np.abs(vals2), vals2, vals1)
array([5.+3.j, 6.+3.j, 5.+3.j])