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python - 具有无穷大的复数的 numpy 平均值

coder 2023-08-24 原文

numpy 似乎不是复无穷大的好 friend

虽然我们可以评估:

In[2]: import numpy as np

In[3]: np.mean([1, 2, np.inf])
Out[3]: inf

下面的结果比较麻烦:

In[4]: np.mean([1 + 0j, 2 + 0j, np.inf + 0j])
Out[4]: (inf+nan*j)
...\_methods.py:80: RuntimeWarning: invalid value encountered in cdouble_scalars
  ret = ret.dtype.type(ret / rcount)

我不确定虚部对我有意义。但如果我错了，请发表评论。

对在 numpy 中与复杂的无限交互有什么见解吗？

最佳答案

解决方案

为了计算平均值，我们将总和除以一个实数。由于类型提升(见下文)，这种划分会导致问题。为了避免类型提升，我们可以手动对和的实部和虚部分别执行此除法:

n = 3
s = np.sum([1 + 0j, 2 + 0j, np.inf + 0j])
mean = np.real(s) / n + 1j * np.imag(s) / n
print(mean)  # (inf+0j)

理由

这个问题与 numpy 无关，而是与执行复杂除法的方式有关。观察 ((1 + 0j) + (2 + 0j) + (np.inf + 0j))/(3+0j) 也导致 (inf+nanj).

结果需要分成实部和虚部。对于除法，两个操作数都会提升为复数，即使您除以实数也是如此。所以基本上划分是:

 a + bj
--------
 c + dj

除法运算不知道d=0。因此，要将结果分为实部和虚部，必须去掉分母中的 j。这是通过将分子和分母与复共轭相乘来完成的:

 a + bj     (a + bj) * (c - dj)     ac + bd + bcj - adj
-------- = --------------------- = ---------------------
 c + dj     (c + dj) * (c - dj)        c**2 + d**2

现在，如果 a=inf 和 d=0 项 a * d * j = inf * 0 * j = nan * j.

关于python - 具有无穷大的复数的 numpy 平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43626200/

pythonnumpycodesectioninfpython-3.xmeaninfinite

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