Numpy maskearray .共轭()函数| Python
原文:https://www . geeksforgeeks . org/numpy-masked array-共轭-函数-python/
numpy.MaskedArray.conjugate() 函数用于返回复共轭，元素式。复数的共轭是通过改变其虚部的符号得到的。
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。 出:【可选】存储结果的位置。 - >如果提供，它必须具有输入广播到的形状。 - >如果未提供或无，则返回新分配的阵列。 其中:【array _ like，可选】值为 True 表示计算该位置的 ufunc，值为 False 表示将该值单独留在输出中。 铸造: [ 'no '，' equiv '，' safe '，' same_kind '，或' unsafe']提供了允许哪种铸造的策略。 顺序:使用这个索引顺序读取一个的元素。 数据类型:【数据类型，可选】返回数组的类型，以及元素相乘的累加器的类型。 subok : 默认为真。如果设置为 false，输出将始终是严格数组，而不是子类型。
返回:【ndarray】arr 的复共轭。
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)
Output:
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)]
