वास्तविक भागों को वापस करने के लिए यदि इनपुट शून्य के करीब सभी काल्पनिक भागों के साथ जटिल है, तो पायथन में thenumpy.real_if_close का उपयोग करें। "शून्य के करीब" को टोल * (ए के लिए प्रकार की मशीन एप्सिलॉन) के रूप में परिभाषित किया गया है। यदि ए वास्तविक है, तो आउटपुट के लिए ए के प्रकार का उपयोग किया जाता है। यदि a में जटिल तत्व हैं, तो लौटा हुआ प्रकार फ़्लोट है। पहला पैरामीटर a, इनपुट सरणी है। दूसरा पैरामीटर टोल है, मशीन एप्सिलॉन में सहिष्णुता सरणी में तत्वों के जटिल भाग के लिए।
कदम
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -
import numpy as np
सरणी () विधि का उपयोग करके एक संख्यात्मक सरणी बनाना -
arr = np.array([2.1 + 4e-14j, 5.2 + 3e-15j])
सरणी प्रदर्शित करें -
print("Our Array...\n",arr) आयामों की जाँच करें -
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
डेटाटाइप प्राप्त करें -
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype) आकार प्राप्त करें -
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
वास्तविक भागों को वापस करने के लिए यदि इनपुट शून्य के करीब सभी काल्पनिक भागों के साथ जटिल है, तो पायथन में thenumpy.real_if_close का उपयोग करें। "शून्य के करीब" को टोल * के रूप में परिभाषित किया गया है (ए के लिए प्रकार की मशीन एप्सिलॉन)।
print("\nResult...\n",np.real_if_close(arr, tol = 1000)) उदाहरण
import numpy as np
# Creating a numpy array using the array() method
arr = np.array([2.1 + 4e-14j, 5.2 + 3e-15j])
# Display the array
print("Our Array...\n",arr)
# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)
# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)
# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)
# To return real parts if input is complex with all imaginary parts close to zero, use the numpy.real_if_close in Python
print("\nResult...\n",np.real_if_close(arr, tol = 1000)) आउटपुट
Our Array... [2.1+4.e-14j 5.2+3.e-15j] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... complex128 Shape of our Array object... (2,) Result... [2.1 5.2]