Python Numpy MaskedArray.conjugate()函数

Python Numpy MaskedArray.conjugate()函数

numpy.MaskedArray.conjugate()函数用于返回复数共轭,从元素上看。复数的共轭是通过改变其虚部的符号而得到的。

语法: numpy.ma.conjugate(arr, out=None, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True)

参数:

arr : [ array_like] 输入我们想要共轭的屏蔽数组。
out : [ndarray, optional] 一个储存结果的位置。
-> 如果提供,它必须有一个输入广播到的形状。
-> 如果没有提供或没有,将返回一个新分配的数组。
where : [array_like, optional] 数值为True表示在该位置计算ufunc,数值为False表示在输出中不考虑该值。
casting : [ ‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, or ‘unsafe’] 提供一个允许哪种铸造的策略。
order : a的元素使用这个索引顺序被读取。
dtype : [dtype, optional] 返回数组的类型,以及与元素相乘的累积器的类型。
subok : 默认为true。如果设置为false,输出将始终是一个严格的数组,而不是一个子类型。

返回: [ ndarray] arr的复数共轭。

代码#1:

# Python program explaining
# numpy.MaskedArray.conjugate() method 
    
# importing numpy as geek  
# and numpy.ma module as ma 
import numpy as geek 
import numpy.ma as ma 
    
# creating input array  
in_arr = geek.array([[1 + 2j, 2 + 3j], [ 3-2j, -1 + 2j], [ 5-4j, -3-3j]])
print ("Input array : ", in_arr) 
    
# Now we are creating a masked array. 
# by making two entry as invalid.  
mask_arr = ma.masked_array(in_arr, mask =[[1, 0], [ 1, 0], [ 0, 0]]) 
print ("Masked array : ", mask_arr) 
    
# applying MaskedArray.conjugate    
# methods to masked array
out_arr = ma.conjugate(mask_arr) 
print ("conjugate of masked array : ", out_arr) 

输出:

Input array :  [[ 1.+2.j  2.+3.j]
 [ 3.-2.j -1.+2.j]
 [ 5.-4.j -3.-3.j]]
Masked array :  [[-- (2+3j)]
 [-- (-1+2j)]
 [(5-4j) (-3-3j)]]
conjugate of masked array :  [[-- (2-3j)]
 [-- (-1-2j)]
 [(5+4j) (-3+3j)]

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