Python NumPy: devuelve partes reales si la entrada es compleja con todas las partes imaginarias cercanas a cero

En este artículo, discutiremos cómo devolver partes reales si la entrada es compleja con todas las partes imaginarias cercanas a cero en Python.

El método numpy np.real_if_close() se usa para devolver las partes reales si la entrada es un número complejo con todas las partes imaginarias cercanas a cero. “Cerca de cero” se define como tol * (épsilon de máquina del tipo para a).

sintaxis: numpy.real_if_close(a, tol=100)

parámetros:

• a: array como objeto. array de entrada.
• tot: Tolerancia en epsilones de la máquina para el componente complejo de los elementos de la array.

devoluciones:

out: el tipo de an se utiliza para la salida si an es verdadero. El tipo de retorno es flotante si tiene elementos complejos.

Ejemplo 1:

En este ejemplo, se importa el paquete NumPy. Se crea una array usando el método numpy.array() que contiene números complejos donde las partes imaginarias están cerca de 0 y np.real_if_close() devuelve las partes reales. La forma, el tipo de datos y las dimensiones de la array se pueden encontrar mediante los atributos .shape, .dtype y .ndim .

import numpy as np
  
# Creating an array
array = np.array([1,2+3.e-18j,-3+4.e-14j])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# returning real part
print(np.real_if_close(array, tol= 1000))

Producción:

[ 1.+0.e+00j  2.+3.e-18j -3.+4.e-14j]
Shape of the array is :  (3,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  complex128
[ 1.  2. -3.]

Ejemplo 2:

En este caso, los números imaginarios no están cerca de cero, por lo que se devuelve la misma array.

import numpy as np
  
# Creating an array
array = np.array([1+5j,3-6j])
print(array)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",array.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",array.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",array.dtype)
  
# returning real part
print(np.real_if_close(array, tol= 1000))

Producción:

[1.+5.j 3.-6.j]
Shape of the array is :  (2,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  complex128
[1.+5.j 3.-6.j]