Метод conj
Метод conj класса ndarray возвращает новый массив,
в котором каждый элемент является комплексно-сопряженным числом
к соответствующему элементу исходного массива. Для вещественных чисел
метод возвращает те же значения, так как их мнимая часть равна нулю.
Метод не изменяет исходный массив, а создает новый.
Синтаксис
arr.conj()
Пример
Давайте создадим массив из комплексных чисел и применим к нему метод conj:
import numpy as np
arr = np.array([1+2j, 3-4j, 5+6j])
res = arr.conj()
print(res)
Результат выполнения кода:
[1.-2.j 3.+4.j 5.-6.j]
Пример
Метод conj также работает с вещественными числами,
возвращая их без изменений:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
res = arr.conj()
print(res)
Результат выполнения кода:
[1 2 3 4 5]
Пример
Метод conj является псевдонимом для метода conjugate,
поэтому они дают одинаковый результат:
import numpy as np
arr = np.array([1-3j, 2+5j, -4-2j])
res1 = arr.conj()
res2 = arr.conjugate()
print("conj:", res1)
print("conjugate:", res2)
Результат выполнения кода:
conj: [1.+3.j 2.-5.j -4.+2.j]
conjugate: [1.+3.j 2.-5.j -4.+2.j]
Пример
Метод conj возвращает новый массив, не изменяя исходный.
Проверим это на примере:
import numpy as np
arr = np.array([2+3j, 4-1j, -6+7j])
res = arr.conj()
print("Original array:", arr)
print("Conjugated array:", res)
print("Original after method:", arr)
Результат выполнения кода:
Original array: [ 2.+3.j 4.-1.j -6.+7.j]
Conjugated array: [ 2.-3.j 4.+1.j -6.-7.j]
Original after method: [ 2.+3.j 4.-1.j -6.+7.j]
