如何获得 Python 中的复指数函数的实部或虚部
How can I obtain the real or the imaginary part of a complex exponential function in Python
我特别使用 Jupyter。例如，从等式 e2+j，我如何将它的实部 (e2) 和虚部 (ej)?
我试过了：
exp(complex(2,1)).real
然而它后面的错误是：'Mul' object has no attribute 'real'。
另一种解决方案可能是实施欧拉公式以将其分离为 cos(2)+j·sin(1) 但目前没有成功。一般来说，问题是当复数出现在幂位而不是通常的格式 (2+j) 时。如果有人对此事有任何想法，将不胜感激！
更适合我的问题的重要编辑:
在我的例子中，我拥有的复杂方程是通过 dsolve() 得到的二阶微分方程。对于 nympy 中存在的 exp() 元素，这是一个有效的解决方案，它与任意方程不同。然而，我的等式只是上面的一个关于它的复杂性
我包括我的代码：
import scipy as sp
from sympy import*
import sympy as syp
from scipy.integrate import odeint
t, z, w, C2=symbols('t, z, w, C2')
x=Function('x')
eq=x(t).diff(t,2)+2*z*w*x(t).diff(t,1)+w**2*x(t)
sol=dsolve(eq,x(t),ics={x(0):0,x(t).diff(t,1).subs(t,0):2*C2*w*sqrt(z**2-1)})
接下来我想替换 z,w 参数以适应我的数据，然后用一个循环来制作一个数组，该数组采用数值解来绘制它们。我尝试了以下方法：
for i in range(1000):
step.append(i)
numdata=[]
for i in range(1000):
numdata.append(N(sol.rhs.subs(t,i).subs(w,10).subs(z,0.001)))
但是这不能工作，因为 sol 是一个复杂的函数。在这段漫长的旅程之后，我试图找到（我生命的意义）分离这种函数的实部和虚部的方法。
谢谢你陪我到现在，你是不分胜负的英雄
我认为出现此问题是因为您正在尝试 from numpy import * 以及 from sympy import *
Since both numpy and and sympy have their own definition of exp. The error is telling you that the Mul object does not have a exp method, since the interpreter is now confused between the sympy and numpy methods.
因此我建议改为这样做 -
import numpy as np
import sympy as sp
Reference here
之后你可以简单地做 -
np.exp(complex(2,1)).imag
#Output - 6.217676312367968
np.exp(complex(2,1)).real
#Output - 3.992324048441272
np.exp(complex(2,1))
#Output - (3.992324048441272+6.217676312367968j)
编辑： 由于您从 sympy dsolve() 获得输出，您可以尝试使用
的替代形式
e^(a+ib) = e^acos(b) + ie^asin(b)
c = complex(2,1)
complex(sp.exp(c.real)*sp.cos(c.imag), sp.exp(c.real)*sp.sin(c.imag))
#Output - (3.992324048441272+6.217676312367968j)
sp.exp(c.real)*sp.cos(c.imag)
#Output - 3.992324048441272
sp.exp(c.real)*sp.sin(c.imag)
#Output - 6.217676312367968
编辑 2： 您可以 lambdify 您的函数，然后求解以获得实部和虚部。
expp = lambdify([(t,z,w,C2)],sol.rhs)
expp((1,complex(4,3),4,6))
#output - (4.234414847842685+1.053014400461299j)
expp((1,complex(4,3),4,6)).real
#output - 4.234414847842685
expp((1,complex(4,3),4,6)).imag
#output - 1.053014400461299
sympy 具有 re 和 im 函数：
In [113]: exp(complex(2,1))
Out[113]:
1.0⋅ⅈ
7.38905609893065⋅ℯ
In [114]: re(exp(complex(2,1)))
Out[114]: 3.99232404844127
In [115]: im(exp(complex(2,1)))
Out[115]: 6.21767631236797
In [116]: exp(complex(2,1)).evalf()
Out[116]: 3.99232404844127 + 6.21767631236797⋅ⅈ
.real 和 .imag 是 numpy 数组（和复杂的 python 数字）的属性（可能实现为属性）。
进一步探索 sympy：
In [152]: expand(exp(y),complex=True)
Out[152]:
re(y) re(y)
ⅈ⋅ℯ ⋅sin(im(y)) + ℯ ⋅cos(im(y))
In [153]: expand(exp(complex(2,1)),complex=True)
Out[153]: 3.99232404844127 + 6.21767631236797⋅ⅈ
你的sol：
In [157]: sol
Out[157]:
⎛ ________⎞ ⎛ ________⎞
⎜ ╱ 2 ⎟ ⎜ ╱ 2 ⎟
t⋅w⋅⎝-z - ╲╱ z - 1 ⎠ t⋅w⋅⎝-z + ╲╱ z - 1 ⎠
x(t) = - C₂⋅ℯ + C₂⋅ℯ
In [181]: f1 = sol.rhs.subs({w:10, z:0.001,C2:1})
In [182]: f1
Out[182]:
10⋅t⋅(-0.001 - 0.999999499999875⋅ⅈ) 10⋅t⋅(-0.001 + 0.999999499999875⋅ⅈ)
- ℯ + ℯ
制作一个numpy兼容函数：
In [187]: f = lambdify(t, f1)
In [188]: print(f.__doc__)
Created with lambdify. Signature:
func(t)
Expression:
-exp(10*t*(-0.001 - 0.999999499999875*I)) + exp(10*t*(-0.001 +...
Source code:
def _lambdifygenerated(t):
return (-exp(10*t*(-0.001 - 0.999999499999875*1j)) + exp(10*t*(-0.001 + 0.999999499999875*1j)))
Imported modules:
在一个值范围内对其进行评估：
In [189]: f(np.arange(10))
Out[189]:
array([0.+0.j , 0.-1.07720771j, 0.+1.78972745j, 0.-1.91766624j,
0.+1.43181934j, 0.-0.49920326j, 0.-0.57406585j, 0.+1.44310044j,
0.-1.83494157j, 0.+1.63413971j])
与 sympy 相同的值：
In [199]: [im(f1.evalf(subs={t:i})) for i in range(10)]
Out[199]:
[0, -1.0772077135423, 1.78972744700845, -1.9176662437755, 1.43181934232583, -0.499203257243971, -0.
574065847629935, 1.44310044143674, -1.83494157235822, 1.63413971490123]
我特别使用 Jupyter。例如，从等式 e2+j，我如何将它的实部 (e2) 和虚部 (ej)?
我试过了：
exp(complex(2,1)).real
然而它后面的错误是：'Mul' object has no attribute 'real'。
另一种解决方案可能是实施欧拉公式以将其分离为 cos(2)+j·sin(1) 但目前没有成功。一般来说，问题是当复数出现在幂位而不是通常的格式 (2+j) 时。如果有人对此事有任何想法，将不胜感激！
更适合我的问题的重要编辑:
在我的例子中，我拥有的复杂方程是通过 dsolve() 得到的二阶微分方程。对于 nympy 中存在的 exp() 元素，这是一个有效的解决方案，它与任意方程不同。然而，我的等式只是上面的一个关于它的复杂性
我包括我的代码：
import scipy as sp
from sympy import*
import sympy as syp
from scipy.integrate import odeint
t, z, w, C2=symbols('t, z, w, C2')
x=Function('x')
eq=x(t).diff(t,2)+2*z*w*x(t).diff(t,1)+w**2*x(t)
sol=dsolve(eq,x(t),ics={x(0):0,x(t).diff(t,1).subs(t,0):2*C2*w*sqrt(z**2-1)})
接下来我想替换 z,w 参数以适应我的数据，然后用一个循环来制作一个数组，该数组采用数值解来绘制它们。我尝试了以下方法：
for i in range(1000):
step.append(i)
numdata=[]
for i in range(1000):
numdata.append(N(sol.rhs.subs(t,i).subs(w,10).subs(z,0.001)))
但是这不能工作，因为 sol 是一个复杂的函数。在这段漫长的旅程之后，我试图找到（我生命的意义）分离这种函数的实部和虚部的方法。
谢谢你陪我到现在，你是不分胜负的英雄
我认为出现此问题是因为您正在尝试 from numpy import * 以及 from sympy import *
Since both numpy and and sympy have their own definition of exp. The error is telling you that the Mul object does not have a exp method, since the interpreter is now confused between the sympy and numpy methods.
因此我建议改为这样做 -
import numpy as np
import sympy as sp
Reference here
之后你可以简单地做 -
np.exp(complex(2,1)).imag
#Output - 6.217676312367968
np.exp(complex(2,1)).real
#Output - 3.992324048441272
np.exp(complex(2,1))
#Output - (3.992324048441272+6.217676312367968j)
编辑： 由于您从 sympy dsolve() 获得输出，您可以尝试使用
的替代形式e^(a+ib) = e^acos(b) + ie^asin(b)
c = complex(2,1)
complex(sp.exp(c.real)*sp.cos(c.imag), sp.exp(c.real)*sp.sin(c.imag))
#Output - (3.992324048441272+6.217676312367968j)
sp.exp(c.real)*sp.cos(c.imag)
#Output - 3.992324048441272
sp.exp(c.real)*sp.sin(c.imag)
#Output - 6.217676312367968
编辑 2： 您可以 lambdify 您的函数，然后求解以获得实部和虚部。
expp = lambdify([(t,z,w,C2)],sol.rhs)
expp((1,complex(4,3),4,6))
#output - (4.234414847842685+1.053014400461299j)
expp((1,complex(4,3),4,6)).real
#output - 4.234414847842685
expp((1,complex(4,3),4,6)).imag
#output - 1.053014400461299
sympy 具有 re 和 im 函数：
In [113]: exp(complex(2,1))
Out[113]:
1.0⋅ⅈ
7.38905609893065⋅ℯ
In [114]: re(exp(complex(2,1)))
Out[114]: 3.99232404844127
In [115]: im(exp(complex(2,1)))
Out[115]: 6.21767631236797
In [116]: exp(complex(2,1)).evalf()
Out[116]: 3.99232404844127 + 6.21767631236797⋅ⅈ
.real 和 .imag 是 numpy 数组（和复杂的 python 数字）的属性（可能实现为属性）。
进一步探索 sympy：
In [152]: expand(exp(y),complex=True)
Out[152]:
re(y) re(y)
ⅈ⋅ℯ ⋅sin(im(y)) + ℯ ⋅cos(im(y))
In [153]: expand(exp(complex(2,1)),complex=True)
Out[153]: 3.99232404844127 + 6.21767631236797⋅ⅈ
你的sol：
In [157]: sol
Out[157]:
⎛ ________⎞ ⎛ ________⎞
⎜ ╱ 2 ⎟ ⎜ ╱ 2 ⎟
t⋅w⋅⎝-z - ╲╱ z - 1 ⎠ t⋅w⋅⎝-z + ╲╱ z - 1 ⎠
x(t) = - C₂⋅ℯ + C₂⋅ℯ
In [181]: f1 = sol.rhs.subs({w:10, z:0.001,C2:1})
In [182]: f1
Out[182]:
10⋅t⋅(-0.001 - 0.999999499999875⋅ⅈ) 10⋅t⋅(-0.001 + 0.999999499999875⋅ⅈ)
- ℯ + ℯ
制作一个numpy兼容函数：
In [187]: f = lambdify(t, f1)
In [188]: print(f.__doc__)
Created with lambdify. Signature:
func(t)
Expression:
-exp(10*t*(-0.001 - 0.999999499999875*I)) + exp(10*t*(-0.001 +...
Source code:
def _lambdifygenerated(t):
return (-exp(10*t*(-0.001 - 0.999999499999875*1j)) + exp(10*t*(-0.001 + 0.999999499999875*1j)))
Imported modules:
在一个值范围内对其进行评估：
In [189]: f(np.arange(10))
Out[189]:
array([0.+0.j , 0.-1.07720771j, 0.+1.78972745j, 0.-1.91766624j,
0.+1.43181934j, 0.-0.49920326j, 0.-0.57406585j, 0.+1.44310044j,
0.-1.83494157j, 0.+1.63413971j])
与 sympy 相同的值：
In [199]: [im(f1.evalf(subs={t:i})) for i in range(10)]
Out[199]:
[0, -1.0772077135423, 1.78972744700845, -1.9176662437755, 1.43181934232583, -0.499203257243971, -0.
574065847629935, 1.44310044143674, -1.83494157235822, 1.63413971490123]