Question

我得到了一个电磁样本的numpy.ndarray作为复数，其格式如下：

ex1:
[[  8.23133235e-15,  -1.59200901e-15,  -4.39818917e-13,   7.68089585e-13]
 [  6.98151957e-15,  -1.20306059e-15,   9.83923013e-13,   1.64838108e-11]
 [  8.41053742e-15,  -1.77702007e-15,  -5.98961364e-13,   8.97436205e-13]
 [  7.08443026e-15,  -1.25262430e-15,   1.11415868e-12,   1.69346186e-11]]

其中行交替组成实部和虚部：

[[z1Ex.real, z1Ey.real, z1Hx.real, z1Hy.real],
 [z1Ex.imag, z1Ey.imag, z1Hx.imag, z1Hy.imag],
 [z2Ex.real, z2Ey.real, z2Hx.real, z2Hy.real],
 [z2Ex.imag, z2Ey.imag, z2Hx.imag, z2Hy.imag],
        ...etc.]

我想要的是创建一个新的数组，它以大小和相位表示数据，但保持相同的格式（即用行数替换实际行，用相行代替虚数）。

我设法为这两个计算提供了列表理解（我非常自豪，作为一个2周的业余爱好者，所以请保持温柔;））。数量的结果是我所期望的，但阶段非常糟糕，我不知道为什么......

我的方法：

将原始数组切换为real和imag子数组：

import numpy, cmath

real = ex1[::2] #numpy.ndarray
imag = ex1[1::2] #numpy.ndarray

在列表理解之外定义lambdas：

magcalc = lambda z, y: abs(complex(z, y))
phasecalc = lambda z,y: cmath.phase(complex(z, y))

定义列表理解以对子数组进行数学运算：

real[:] = np.array([[magcalc(z,y) for z, y in zip(real[x],imag[x])] for x in xrange(len(real))])

imag[:] = np.array([[phasecalc(z,y) for z, y in zip(real[x],imag[x])] for x in xrange(len(imag))])

检查原始数组中的结果：
```
print ex1[:4]
```

如果我这样做，第一个Ex样本的阶段结果是0.574 rad。如果我手动检查相位（即cmath.phase(complex(z1Ex.real,z1Ex.imag))），那么我得到0.703 rad。如果我的列表理解中存在错误，我会接受，但是幅度结果是完全正确的，所以我怀疑是这样。

我在哪里做错了？我真的试着连续两天找到，没有运气......而且，我想不出另一种方法来实现我想要的。

请帮忙......（使用Python 2.7）

由于尼尔斯

Answer 1

哦，jeez ..现在我看到了这个问题，不敢相信我的密集程度......感谢John，让我重新思考变量任务。

在imag[:] = np.array([[phasecalc(z,y) for z, y in zip(real[x],imag[x])] for x in xrange(len(imag))])中，我引用real[]，好像它仍然填充了实际值。但我之前改变了real[]这一行以包含幅度......所以，只需更改列表推导的变量名就可以了：

定义列表理解以对子数组进行数学运算：

realcopy[:] = np.array([[magcalc(z,y) for z, y in zip(real[x],imag[x])] for x in xrange(len(real))])

imagcopy[:] = np.array([[phasecalc(z,y) for z, y in zip(real[x],imag[x])] for x in xrange(len(imag))])

然后重新分配给原始磁力相位阵列：

检查原始结果

real[:] = realcopy
imag[:] = imagcopy

print ex1[:4]

抱歉浪费时间和字节......

干杯尼尔斯

Python - 列表理解中的lambda给出了错误的结果

1 个答案: