如何向我的数组添加新的复数值？

Question

我制作了一个需要积分的复数数组，所以我将值拆分为虚值和实值，然后单独积分，然后我想将这些值作为新的复数添加到数组中。

我试过使用 numpy.complex(), numpy.vectorize() and normal input (x + 1j*y)，但它不起作用。我也试过切片。

我已经检查过这个问题和其他地方，他们称之为错误。我已经尝试了他们所有的解决方案，但它们对我不起作用。

import numpy as np
N = 400
Nx = 1334
Cn = np.zeros(shape = (N) )

x0 = 50*10**(-9)
L = 200*10**(-9)
x = np.linspace(0, L, Nx)
sig = 10**(-8)
k = 2289670634.4999747


expsig = np.exp(-((1/2)*(x-x0)**2)/(sig**2))
expimg = np.exp(1j*k*(x-x0))
Phi = ((1/(np.pi**(1/4)*np.sqrt(sig)))*expsig*expimg)

Boxfunc = np.zeros(shape = (N, Nx))
for i in range(0, N):
    SINnpi = np.sin(((i*np.pi)/L)*x)
    Boxfunc[i,:] = np.sqrt(2/L)*SINnpi
    Y = Boxfunc[i,:]*Phi

    realY = np.real(Y)
    imagY = np.imag(Y)

    RealCn = np.trapz(realY)*dx
    ImagCn = np.trapz(imagY)*dx

    Cn[i] = RealCn + 1j*ImagCn

我希望输出是 Cn 作为复数数组，但我得到的只是：TypeError: can't convert complex to float", or "__main__:59: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part.

Answer 1

尝试为您的数组分配 dtype：

Cn = np.zeros(shape = (N)).astype('complex128')

默认情况下 np.zeros 使用 float64。

如何向我的数组添加新的复数值？

How do I add new complex values to my array?

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