NumPy ndarray.real 属性

NumPy ndarray.real 属性用于访问 NumPy 数组中复数的实部。它返回数组元素的实部，这在处理复数时尤其有用。

当数组包含复数时，real 属性可帮助您分离实部和虚部，从而允许进行更精确的运算。

如果数组仅包含实数，则访问 real 属性只会返回原始数组。

NumPy 中 real 属性的用法

可以直接从 NumPy 数组访问 real 属性以获取其实部。

在数学和科学计算任务中，当需要分离复数的实部时，通常使用它。

以下是一些示例，演示了如何将 real 应用于 NumPy 中的各种数组。

示例:访问复数的实部数组

在本例中，我们创建一个二维复数数组，并使用 real 属性提取数组的实部 -

import numpy as np

# 创建二维复数数组
arr = np.array([[1+2j, 3+4j], [5+6j, 7+8j]])
print(arr.real)

以下是得到的输出 -

[[1. 3.]
[5. 7.]]

示例:包含负值的复数数组的实部

在此示例中，我们创建一个包含负实部的复数数组，并使用 real 属性访问实部 -

import numpy as np

# 创建一个包含负实部的复数数组
arr = np.array([[-1-2j, -3-4j], [-5-6j, -7-8j]])
print(arr.real)

这将产生以下结果 -

[[-1. -3.]
[-5. -7.]]

示例:仅包含实数的数组的实部

在此示例中，我们在实值数组上使用 real 属性。由于数组不包含虚部，real 属性仅返回原始数组 -

import numpy as np

# 创建实值数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr.real)

以下是得到的输出 -

[1 2 3 4]

示例:空复数数组的实部

在此示例中，我们检查访问包含复数的空数组的 real 属性的结果 -

import numpy as np

# 创建空复数数组
arr = np.array([], dtype=complex)
print(arr.real)

得到的输出如下所示 -

[]

numpy_array_attributes.html