np.abs是否可以采用dtype = ['real'，'<f8'，'imag'，'<f8']]的输入数组并给出绝对值？

如何解决np.abs是否可以采用dtype = ['real'，'<f8'，'imag'，'<f8']]的输入数组并给出绝对值？

我正在尝试将一些代码从MATLAB移植到Python。 MATLAB使用abs（data）来获取数据中复数的绝对值。我使用h5py模块将其放入ndarray(dim - (151402,16,64))中。该数组包含实和imag值，我想为其计算绝对值。大量的文档显示np.abs是它的函数，但是在此ndarray上使用时，我得到了

error --> `numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc 'absolute' did 
not contain a loop with signature matching types 
dtype([('real','<f8'),('imag','<f8')]) -> dtype([('real','<f8')])`. 

这是否意味着np.abs无法为此数据计算绝对值？

解决方法

对于复杂的dtype数组，np.abs会产生幅度，如其文档中所述：

In [18]: x= np.array(1.1 - 0.2j)
In [19]: x
Out[19]: array(1.1-0.2j)
In [20]: x.dtype
Out[20]: dtype('complex128')
In [21]: np.abs(x)
Out[21]: 1.118033988749895

但是您已经将复杂数组构造（或加载）为structured array，并具有单独的real和imag字段。没有为np.abs定义compound dtype（大多数计算/ ufunc不适用于结构化数组）。

In [23]: dt = np.dtype([('real','<f8'),('imag','<f8')])
In [24]: y = np.array((1.1,-0.2),dt)
In [25]: y
Out[25]: array((1.1,dtype=[('real','<f8')])
In [26]: np.abs(y)
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-26-e2973663f413>",line 1,in <module>
    np.abs(y)
UFuncTypeError: ufunc 'absolute' did not contain a loop with signature matching types dtype([('real','<f8')]) -> dtype([('real','<f8')])

转换为复杂的dtype：

In [27]: np.abs(y['real']+y['imag']*1j)
Out[27]: 1.118033988749895

或者，我们可以使用view来转换dtype：

In [28]: y.view('complex')
Out[28]: array(1.1-0.2j)
In [29]: np.abs(y.view('complex'))
Out[29]: 1.118033988749895

view并不总是与复合dtypes一起使用，但是这里的底层数据字节布局是相同的。