통사론
복소수를 포함하는 배열을 만드는 구문은 다음과 같습니다.
방법 1:
1j * np. 정리하다 ( 크기 )1j 위에 주어진 구문은 우리가 복소수 배열을 생성한다는 것을 의미하는 허수 부분입니다. 여기서 np.arrang은 지정된 범위에 배열을 생성하기 위해 NumPy에서 제공하는 함수입니다. 배열 크기를 나타내는 크기는 함수에 전달됩니다.
방법 2:
예를 들어 정렬 ( [ 리+리*임 , 리+리*임 , … ] )이 구문에서 np.arrray는 배열을 생성할 수 있지만 범위를 전달할 수는 없는 함수입니다. 단순히 'n'번 값을 전달합니다. 함수에서 실수를 나타내는 'Re'를 실수의 배수로 허수인 'Im'에 추가했습니다. 허수값을 n번 전달할 수 있습니다.
예 # 01:
우리가 알고 있듯이 NumPy는 복소수를 지원하고 복소수를 구현하고 조작하는 다양한 방법을 제공합니다. 아래 예에서는 복소수를 포함하는 배열을 만드는 두 가지 방법을 구현합니다. NumPy 기능을 구현하려면 먼저 NumPy 라이브러리를 np로 가져옵니다. 그런 다음 복소수를 포함할 np.arange() 함수를 할당하는 'array_a'라는 배열을 초기화합니다. 그리고 배열의 범위는 '8'이 됩니다. 다음 줄에서 우리는 복소수 값을 직접 전달하여 복소수 배열을 전달한 'array_b'라는 또 다른 배열을 만들었습니다. 결국 우리는 두 가지 방법을 사용하여 생성한 복잡한 배열을 인쇄했습니다.
수입 numpy ~처럼 예를 들어
array_a = 1j * np. 정리하다 ( 8 )
array_b = 예를 들어 정렬 ( [ 둘 +1일 , 삼 +4j , 5 +2j , 1 +6j ] )
인쇄 ( 'range() 함수를 사용하는 복잡한 배열' , array_a )
인쇄 ( 'np.array() 함수를 사용한 복잡한 배열' , array_b )
아래 스니펫에 표시된 것처럼 우리가 실행한 코드의 결과입니다. 0j에서 7j까지의 복소수 범위를 갖는 두 개의 배열을 생성했음을 알 수 있습니다. 다른 하나에서는 크기가 4인 복소수의 임의 범위를 전달했습니다.
방법 3:
예를 들어 복잡한 ( 리+리*임 )위에 주어진 구문에서 np.complex()는 복잡한 값을 저장할 수 있게 해주는 Python 패키지 NumPy에서 제공하는 내장 클래스입니다.
예 # 02:
NumPy 복잡한 배열을 만드는 또 다른 방법은 NumPy의 complex() 클래스를 사용하는 것입니다. Complex class()는 복소수를 저장하고 단일 코드 내에서 여러 번 사용할 수 있는 복잡한 객체를 반환하는 데 사용됩니다. 이제 complex() 클래스를 구현하면 먼저 Numpy 패키지를 가져옵니다. 그런 다음 '3+1j'를 전달한 complex() 클래스의 개체를 전달하기 위해 별표 '*'를 사용하는 복잡한 클래스를 전달한 배열을 초기화합니다. Arrange() 함수를 사용하여 크기가 5인 배열을 만들었습니다. 마침내 complex() 클래스를 사용하여 복잡한 배열을 만든 코드의 출력을 표시했습니다.
수입 numpy ~처럼 예를 들어정렬 = 예를 들어 복잡한 ( 삼 +1일 ) *예: 정리하다 ( 5 )
인쇄 ( 'np.complex() 클래스를 사용하는 복잡한 배열' , 정렬 )
아래 그림과 같이 복소수 배열을 만들었습니다. 그러나 그림에서 한 가지 더 알 수 있는 것은 '3+1j'를 complex() 클래스에 전달했기 때문에 상수 값이 연속적으로 실행되지 않는다는 것입니다. 이는 모든 다음 상수 값에 3이 추가된다는 것을 의미합니다.
방법 4:
예를 들어 것 ( 모양 , dtype = 없음 , 주문하다 = '씨' , * , 처럼 = 없음 )이 np.ones() 메서드에서 NumPy 배열의 dtype 매개변수를 사용하여 복소수 배열을 지정합니다. Np.ones()는 1을 포함하는 새 배열을 반환하는 데 사용됩니다. np.ones() 함수에 4개의 매개변수 'shape'를 전달했습니다. 이 매개변수는 '2', '3' 또는 기타 배열의 모양을 정의하는 데 사용됩니다. 'dtype'은 데이터 유형입니다. 우리의 경우 복잡한 데이터 유형을 사용할 것입니다. '순서'는 배열이 1차원인지, 2차원인지 또는 다차원인지 정의합니다.
예 # 03:
복소수를 사용하는 동안 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하기 위해 ones() 메서드를 구현해 보겠습니다. 이 방법을 구현하려면 먼저 Python에서 제공하는 NumPy 패키지를 가져와야 합니다. 다음으로 두 개의 매개변수를 전달한 np.ones() 함수를 전달할 배열을 생성합니다. 첫 번째는 '4'로 배열 크기가 4가 되고 두 번째는 복소수인 'dtype'이 됩니다. 즉, 데이터 유형 복소수의 배열을 만들 것입니다. ones() 함수에 값 '2'를 곱하면 실수는 '2'가 됩니다. 결국 print 문을 사용하여 생성한 배열을 인쇄했습니다.
수입 numpy ~처럼 예를 들어정렬 = 예를 들어 것 ( 4 , dtype = 복잡한 ) * 둘
인쇄 ( 'np.ones() 함수를 사용하는 복잡한 배열' , 정렬 )
아래와 같이 코드의 출력은 실수 2를 가진 4개의 복소수 값을 포함하는 1차원 배열이 있는 성공적으로 실행됩니다.
예 # 04:
이제 복소수의 배열을 만들고 복소수의 허수부와 실수부를 인쇄하는 또 다른 예를 구현해 보겠습니다. 먼저 NumPy 라이브러리를 가져온 다음 '56+0j, 27+0j, 68+0j, 49+0j, 120+0j'인 'array'라는 이름의 배열에 '6'복잡한 값을 전달한 배열을 만듭니다. , 4+0j”. 다음 줄에서는 단순히 배열을 인쇄했습니다. 이제 복소수 배열의 허수값과 실수값을 출력합니다.
Numpy는 아래 표시된 두 작업 모두에 대해 내장 함수를 제공합니다. 허수 부분을 얻는 첫 번째 것은 'array_name.img'입니다. 여기서 점 앞의 값은 허수 부분을 가져와야 하는 배열입니다. 그리고 실제 부분을 얻는 두 번째 것은 'array_name.real'입니다. 우리의 경우 배열의 이름은 'array'이므로 두 요소를 모두 가져오기 위해 print 문, 배열 이름 및 키워드를 전달했습니다.
수입 numpy ~처럼 예를 들어정렬 = 예를 들어 정렬 ( [ 56 .+ 0 . 제이 , 27 .+ 0 . 제이 , 68 .+ 0 . 제이 , 49 .+ 0 . 제이 , 120 .+ 0 . 제이 , 삼 + 4 . 제이 ] )
인쇄 ( '원래 배열:x ' , 정렬 )
인쇄 ( '배열의 실수 부분:' )
인쇄 ( 정렬 . 진짜 )
인쇄 ( '배열의 허수부:' )
인쇄 ( 정렬 . 이미지 )
아래 스니펫과 같이 복소수 배열의 허수부와 실수부가 성공적으로 실행된 출력입니다. 여기서 실수 부분은 '56', '27', '68', '120' 및 '3'입니다. 그리고 허수부는 '0'입니다.
결론
이 기사에서는 복소수와 NumPy의 내장 함수를 사용하여 복잡한 배열을 만드는 방법에 대해 간략하게 논의했습니다. 더 나은 이해를 위해 여러 예제를 구현하여 복잡한 배열을 만들 수 있는 여러 기능을 설명했습니다.