numpy.conjugate#

numpy.conjugate(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。

复数的共轭是通过改变其虚部的符号得到的。

参数：

xarray_like: 输入值。
outndarray, None 或 ndarray 和 None 的元组，可选: 结果存储的位置。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（仅作为关键字参数可能）的长度必须等于输出的数量。
wherearray_like，可选: 此条件在输入上广播。在条件为 True 的位置，out 数组将设置为 ufunc 结果。在其他地方，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。
**kwargs**: 有关其他关键字参数，请参见 ufunc 文档。

返回：

yndarray: x 的复数共轭，与 y 具有相同的 dtype。如果 x 是标量，则这是一个标量。

注意

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]])