numpy.conj#

numpy.conj(x, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature]) = <ufunc 'conjugate'>#

返回复数的共轭，逐元素计算。

复数的共轭通过改变其虚部的符号获得。

参数:

xarray_like: 输入值。
outndarray, None 或 ndarray 和 None 的元组，可选: 用于存储结果的位置。如果提供，它必须具有输入广播到的形状。如果不提供或为 None，则返回一个新分配的数组。元组（只能作为关键字参数提供）的长度必须等于输出的数量。
wherearray_like，可选: 此条件将广播到输入。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 的结果。在其他位置，out 数组将保留其原始值。请注意，如果通过默认的 out=None 创建了一个未初始化的 out 数组，则其中条件为 False 的位置将保持未初始化状态。
kwargs: 有关其他仅限关键字的参数，请参阅 ufunc 文档。

返回值:

yndarray: x 的共轭复数，与 y 具有相同的数据类型。如果 x 是标量，则它是一个标量。

注释

conj 是 conjugate 的别名

>>> np.conj is np.conjugate
True

示例

>>> import numpy as np
>>> np.conjugate(1+2j)
(1-2j)

>>> x = np.eye(2) + 1j * np.eye(2)
>>> np.conjugate(x)
array([[ 1.-1.j,  0.-0.j],
       [ 0.-0.j,  1.-1.j]])