Hướng dẫn complex in python example
|
In my Python script for the line Show
Nội dung chính
I get the following output in the format similar to
I gather this means the solution is a complex number. So in this case it could also be seen as I want to add formatting to my code to change However this loop is never entered (i.e What way should I write an if statement to check if result is given in the manner Josh Lee 164k37 gold badges266 silver badges271 bronze badges asked Mar 14, 2017 at 16:08 6 SymPy supports Python's built-in
function There are some examples in http://docs.sympy.org/latest/modules/evalf.html A Python complex number can be formatted similar to a float: If you want to format the real and imag parts separately you can do it yourself. The conversion would raise a TypeError if it can't be done: answered Mar 14, 2017 at 16:34 Josh LeeJosh Lee 164k37 gold badges266 silver badges271 bronze badges Here's an alternative which incidentally indicates how to check whether one or both parts of a complex number are available. You could check the sign of the complex part to decide whether to put a plus sign in. I would like to have been able to use the newfangled formatting but fell afoul of the bug which comes with Py3.4+ mentioned in Python TypeError: non-empty format string passed to object.__format__ for which I have no remedy. answered Mar 14, 2017 at 18:09  Bill BellBill Bell 20.4k5 gold badges42 silver badges57 bronze badges The following checks whether the sympy object
answered Mar 14, 2017 at 16:21 SteliosStelios 4,9831 gold badge15 silver badges31 bronze badges 2 I have run across some confusing behaviour with square roots of complex numbers in python. Running this code: Nội dung chính
gives the output A similar thing happens with It appears these pairs of statements should give the same answer? asked Apr 12, 2016 at 21:32 5 Both answers ( Looking at the code makes the behavior clear - the imaginary part of the result always has the same sign as the imaginary part of the input, as seen in lines 790 and 793: Since EDIT: This question has some useful discussion on the same issue. answered Apr 12, 2016 at 22:03 tzamantzaman 45.2k11 gold badges88 silver badges112 bronze badges 5 I can answer why this is happening, but not why the behavior was chosen. evaluates to 0.2/-0.8 which is -0.25, which is converted to a complex number by evaluates to (0.2+0j)/(-0.8+0j) which is (-0.25-0j), which is converted to a complex number with a negative complex component. For a simpler example, answered Apr 12, 2016 at 22:03 Matt JordanMatt Jordan 2,1258 silver badges10 bronze badges Python numpy.sqrt() được sử dụng để trả về căn bậc hai không âm của một phần tử mảng (cho mỗi phần tử của mảng). Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách sử dụng căn bậc hai Numpy bằng cách sử dụng numpy.sqrt() các ví dụ. Nội dung chính
Nội dung chính
Nội dung chính
Nội dung chính
Nội dung chính
1. Ví dụ nhanh về Gốc vuông Python NumPyNếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách sử dụng hàm căn bậc hai Python NumPy. # Below are a quick examples # Example 1: numpy.sqrt() of single element arr2 = np.sqrt(45) # Example 2: Use numpy.sqrt() function to square root of numbers arr = [25, 49, 225, 64, 81, 16] arr2 = np.sqrt(arr) # Example 3: Use numpy.sqrt() function with complex numbers arr = [2+6j, -5-8j, 4-5j, 3+4j] arr2 = np.sqrt(arr) # Example 4: Use numpy.sqrt() function with negative and inifite as input values arr = [-6, np.inf, 25, -15, np.inf] arr2 = np.sqrt(arr) # Example 5: Use numpy.sqrt() function to floating-point array arr = [4.3, 8.5, 15.1, 23.7, 14.2, 7.8] arr2 = np.sqrt(arr) # Example 6: Use numpy.sqrt() function to square root from multiple array arr = np.array([[25, 64, 9, 16], [9, 4, 49, 36]]) arr2 = np.sqrt(arr) 2. Cú pháp Python NumPy Square RootSau đây là cú pháp của numpy.sqrt(). # Syntax of python numpy.sqrt() numpy.sqrt(arr, out=None, where=True, casting='same_kind', order="K", dtype=None) 2.1 Các tham số của sqrt ()
2.2 Giá trị trả về của sqrt ()Return: Nó trả về một mảng căn bậc hai của số trong mảng đầu vào. 3. Cách sử dụng Hàm Gốc vuông NumPyBạn có thể lấy căn bậc hai của phần tử đơn lẻ của một mảng bằng cách sử dụng numpy.sqrt(). Bạn cũng có thể lấy các giá trị bình phương của mảng NumPy bằng cách sử dụng numpy.square(). import numpy as np # Create a single element arr = np.array(25) # Use numpy.sqrt() function to get single element arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output: [5.0] # get single element square root value arr2 = np.sqrt(45) print(arr2) # Output : # 6.708203932499369 4. Nhận nhiều giá trị căn bậc hai của mảng NumPyĐể khởi tạo mảng với danh sách các số, hãy sử dụng numpy.array() và tính căn bậc hai của những số này bằng cách sử dụng numpy.sqrt(). Ví dụ, # Create an input array arr =np.array([25, 49, 225, 64, 81, 16]) # Use numpy.sqrt() function to square root of numbers arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output # [ 5. 7. 15. 8. 9. 4.] 5. Nhận gốc hình vuông của các số phứcBạn có thể sử dụng số phức làm phần tử của mảng để tính căn bậc hai của các phần tử này bằng cách sử dụng numpy.sqrt(). Ví dụ, # Create an input array arr =np.array( [2+6j, -5-8j, 4-5j, 3+4j]) # Use numpy.sqrt() function with complex numbers arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output # [2.04016609+1.47046852j 1.4889562 -2.68644571j 2.28069334-1.09615789j 2.+1.j ] 6. Nhận gốc vuông của các giá trị tiêu cực và vô hạnSử dụng numpy.sqrt() bạn cũng có thể tính căn bậc hai của giá trị âm và Vô hạn dưới dạng giá trị đầu vào của một mảng. Căn bậc hai của ma trận có số âm sẽ ném RuntimeWarning và căn bậc hai của phần tử được trả về là nan kết quả là. # Create an 1D input array arr =np.array[-6, np.inf, 25, -15, np.inf] # Use numpy.sqrt() function with negative and infinite arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output # [nan inf 5. nan inf] # RuntimeWarning: invalid value encountered in sqrt 7. Lấy căn bậc hai của Mảng NumPy với Giá trị FloatBạn có thể tìm căn bậc hai của các giá trị float của các phần tử mảng bằng cách sử dụng numpy.sqrt(). # Create an 1D input array arr = np.array( [4.3, 8.5, 15.1, 23.7, 14.2, 7.8]) # Use numpy.sqrt() function to floating-point array arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output # [2.07364414 2.91547595 3.88587185 4.86826458 3.76828874 2.79284801] 8. Nhận gốc vuông của giá trị mảng 2-D NumPyHãy tính các căn bậc hai 2-D giá trị mảng NumPy bằng cách sử dụng numpy.sqrt(). # Create an 2D input array arr = np.array([[25, 64, 9, 16], [9, 4, 49, 36]]) # Use numpy.sqrt() function to get the # square root values of 2-d array arr2 = np.sqrt(arr) print(arr2) # Output # [[5. 8. 3. 4.] # [3. 2. 7. 6.]] 9. Kết luậnTrong bài viết này, tôi đã giải thích cách sử dụng Python numpy.sqrt() để tính căn bậc hai của mọi phần tử trong mảng đã cho với các ví dụ. Học vui vẻ !! Bạn cũng có thể thíchNgười giới thiệu |
