Python 为numpy数组指定复杂值？

这给出了预期的结果

x = random.rand(1) + random.rand(1)*1j
print x.dtype
print x, x.real, x.imag

这是有效的

C = zeros((2,2),dtype=complex)
C[0,0] = 1+1j
print C

但是如果我们把它改成

C[0,0] = 1+1j + x

我得到“TypeError:无法将复数转换为浮点”

如果我们现在省略显式的

dtype=complex

，我会得到“ValueError:使用序列设置数组元素”

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有人能解释一下发生了什么，以及如何做到这一点而不出错吗？我迷路了。

要在

C

中插入复杂的

x

或

x+某物

，显然需要将其视为一个数组，因此要么将其索引到

x

中，要么将其分配给

C

的一个片段：

>>> C
array([[ 0.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j]])
>>> C[0, 0:1] = x
>>> C
array([[ 0.47229555+0.7957525j,  0.00000000+0.j       ],
       [ 0.00000000+0.j       ,  0.00000000+0.j       ]])
>>> C[1, 1] = x[0] + 1+1j
>>> C
array([[ 0.47229555+0.7957525j,  0.00000000+0.j       ],
       [ 0.00000000+0.j       ,  1.47229555+1.7957525j]])

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看起来NumPy没有正确处理这个案子。考虑提交一个bug报告。

< P>实际上，在我的例子中没有提出的解决方案（Python 2.7.6，NoMP1.1.2）。 但我发现，将

dtype

从

complex

（标准Python库）更改为

numpy.complex可能会有帮助：

>>> import numpy as np
>>> x = 1 + 2 * 1j
>>> C = np.zeros((2,2),dtype=np.complex_)
>>> C
array([[ 0.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j]])
>>> C[0,0] = 1+1j + x
>>> C
array([[ 2.+3.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j]])

我曾经将类型更改为complex，在我的例子（Python3）中它也能工作，尽管我不确定这是否是最好的方法。一个例子：

import numpy as np
c2 = np.empty([2,2]).astype(complex)
c2[0] = 5j+2

但是为什么
a=np.arange（4）.重塑（（2,2））；b=np.数组（[100]）；a[0,0]=b
不会出现这样的错误吗？@zhangxaochen Good Q，也许复杂数组的行为比我想象的还要糟糕。我从不使用这些：）有趣
C[0,0]=random.rand（1）
可以，但是
C[0,0]=random.rand（1）+random.rand（1）*1j
不行。为什么当我们把虚部加进去时，
x
会变成一个数组？我认为复数是python中的一种原生数据类型，不仅仅是通过数组实现的？@gibson
random.rand（1）
是一个数组。@larsmans如果是这样的话，
C[0,0]=random.rand（1）
应该不起作用，但它确实起作用。我还是很困惑。