Python - 通过索引替换列可以删除虚构的组件

时间:2018-03-08 12:11:05

标签: python arrays numpy indexing

我正在尝试逐列替换0列的数组

import numpy as np
a = np.zeros((2,10))
b = np.linspace(1,10,10) 
a[1,:] = b

给出了正确的输出

a = [[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
     [ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]]
b = [ 1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9. 10.]

然而,我试图插入的数据很复杂,由于某种原因,这种形式的索引删除了数据的虚部。例如

a = np.zeros((2,10))
b = np.linspace(1,10,10) * 1j #now b is imaginary
a[1,:] = b

返回以下内容

a = [[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
     [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
b = [0. +1.j 0. +2.j 0. +3.j 0. +4.j 0. +5.j 0. +6.j 0. +7.j 0. +8.j 0. +9.j
     0.+10.j]

这显然是不正确的。有没有办法避免这种情况并保持数据的复杂性?感谢

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我刚刚意识到这是由于零矩阵是一种不同类型的数据,并通过使用

来修复
a = np.zeros((2,2),dtype = np.complex)

以供其参考,如果其他人有同样的问题

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