Тип complex64

Тип complex64 в NumPy представляет комплексное число, состоящее из двух 32-битных чисел с плавающей запятой одинарной точности (тип float32) для действительной и мнимой частей. Этот тип данных занимает 8 байт в памяти и обеспечивает баланс между точностью вычислений и потреблением памяти.

Синтаксис

np.complex64

Пример

Давайте создадим массив комплексных чисел с типом complex64:

import numpy as np

arr = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j], dtype=np.complex64)
print(arr)
print(arr.dtype)

Результат выполнения кода:

[1.+2.j 3.+4.j 5.+6.j]
complex64

Пример

Давайте создадим массив комплексных чисел с типом complex64 из двух отдельных массивов для действительной и мнимой частей:

import numpy as np

real = np.array([1.5, 2.5, 3.5], dtype=np.float32)
imag = np.array([0.5, 1.5, 2.5], dtype=np.float32)
arr = real + 1j * imag
arr = arr.astype(np.complex64)
print(arr)
print(arr.dtype)

Результат выполнения кода:

[1.5+0.5j 2.5+1.5j 3.5+2.5j]
complex64

Пример

Давайте выполним арифметические операции с комплексными числами типа complex64:

import numpy as np

arr1 = np.array([1+2j, 3+4j], dtype=np.complex64)
arr2 = np.array([5+6j, 7+8j], dtype=np.complex64)
res = arr1 + arr2
print(res)
print(res.dtype)

Результат выполнения кода:

[6.+8.j 10.+12.j]
complex64

Пример

Давайте получим отдельно действительную и мнимую части из массива комплексных чисел типа complex64:

import numpy as np

arr = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j], dtype=np.complex64)
real_part = arr.real
imag_part = arr.imag
print("Real parts:", real_part)
print("Imaginary parts:", imag_part)
print(real_part.dtype)
print(imag_part.dtype)

Результат выполнения кода:

Real parts: [1. 3. 5.]
Imaginary parts: [2. 4. 6.]
float32
float32

Пример

Давайте создадим массив комплексных чисел с типом complex64 с помощью функции zeros:

import numpy as np

arr = np.zeros(5, dtype=np.complex64)
print(arr)
print(arr.dtype)

Результат выполнения кода:

[0.+0.j 0.+0.j 0.+0.j 0.+0.j 0.+0.j]
complex64

Смотрите также

тип complex128,
который представляет комплексные числа с двойной точностью
тип float32,
который представляет действительные числа с одинарной точностью
тип float64,
который представляет действительные числа с двойной точностью
тип object,
который представляет произвольные объекты Python