Ostatnia aktualizacja: 15 grudnia 2024
Czas czytania: 3 min
Spis treści

Co to jest complex?

W Pythonie complex to typ danych reprezentujący liczby zespolone. Liczba zespolona składa się z dwóch części: części rzeczywistej i części urojonej, która jest mnożona przez jednostkę urojoną i (gdzie i² = -1). Liczby zespolone są używane w różnych dziedzinach nauki i inżynierii, takich jak: matematyka, fizyka, elektronika, przetwarzanie sygnałów i grafika komputerowa.

Zastosowanie complex:

  • Matematyka: Liczby zespolone są używane w rozwiązywaniu równań kwadratowych, obliczeniach funkcji trygonometrycznych i analizie szeregów Fouriera.
  • Fizyka: Liczby zespolone są wykorzystywane w opisie fal elektromagnetycznych, mechanice kwantowej i teorii względności.
  • Przetwarzanie sygnałów: Liczby zespolone są używane w analizie sygnałów, filtrowaniu i transformacji sygnałów.
  • Grafika komputerowa: Liczby zespolone są wykorzystywane w transformacjach geometrycznych, generowaniu fraktali i animacji.
  • Uczenie maszynowe: Liczby zespolone mogą być używane w algorytmach uczenia maszynowego, takich jak sieci neuronowe i analiza szeregów czasowych.

Przykład użycia w Pythonie:


# Tworzenie liczby zespolonej
z = 2 + 3j

# Wyświetlanie części rzeczywistej i urojonej
print("Część rzeczywista:", z.real)
print("Część urojona:", z.imag)

# Operacje arytmetyczne na liczbach zespolonych
z1 = 1 + 2j
z2 = 3 - 4j

# Dodawanie
suma = z1 + z2
print("Suma:", suma)

# Odejmowanie
roznica = z1 - z2
print("Różnica:", roznica)

# Mnożenie
iloczyn = z1 * z2
print("Iloczyn:", iloczyn)

# Dzielenie
iloraz = z1 / z2
print("Iloraz:", iloraz)

# Moduł
modul = abs(z)
print("Moduł:", modul)

# Sprzężenie
sprzezenie = z.conjugate()
print("Sprzężenie:", sprzezenie)

Najczęstsze błędy i sposoby ich unikania:

  • Niepoprawne użycie operatora j: Należy pamiętać, że jednostka urojona jest reprezentowana przez j, a nie i.
  • Błędne użycie funkcji abs(): Funkcja abs() zwraca moduł liczby zespolonej, a nie jej część rzeczywistą.
  • Nieznajomość metod dostępnych dla liczb zespolonych: Python oferuje wiele przydatnych metod dla liczb zespolonych, takich jak real, imag, conjugate, phase i wiele innych. Warto zapoznać się z dokumentacją Pythona, aby poznać wszystkie dostępne metody.

Optymalizacje i najlepsze praktyki:

  • Używanie funkcji cmath: Moduł cmath w Pythonie zawiera szereg funkcji do pracy z liczbami zespolonymi, w tym funkcje trygonometryczne, logarytmiczne i eksponencjalne. Używanie tych funkcji może poprawić czytelność i wydajność kodu.
  • Korzystanie z notacji zespolonej: Zamiast tworzenia liczb zespolonych za pomocą operatora + i j, można użyć notacji zespolonej (np. 2 + 3j), co czyni kod bardziej zwięzłym i czytelnym.
  • Uniemożliwienie niepotrzebnych konwersji: Jeśli w kodzie używasz wyłącznie liczb zespolonych, nie ma potrzeby konwertowania ich na inne typy danych. Python automatycznie obsługuje operacje arytmetyczne na liczbach zespolonych.

Porównanie z innymi językami programowania:

W większości innych języków programowania, takich jak C++, Java i JavaScript, liczby zespolone są obsługiwane w podobny sposób. Różnice mogą dotyczyć notacji, nazw funkcji i dostępnych metod. Na przykład w C++ liczby zespolone są reprezentowane za pomocą klasy complex, a w Javie za pomocą klasy Complex. W języku R liczby zespolone są obsługiwane w sposób podobny do Pythona, z wykorzystaniem operatora i i funkcji abs().

Udostępnij wpis
Newsletter

Zapisz się do Newslettera

Zapisując się, wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych do celów marketingowych, zgodnie z naszą polityką prywatności.

Optymalizacja kosztów BigQuery

Poradnik

10 sposobów na optymalizację kosztów BigQuery
Looker Studio Dashoard

Poradnik

Looker Studio dla Początkujących – Co to jest Looker Studio i jak z niego korzystać?
Grafika prezentująca BigQuery

Tutorial

BigQuery dla początkujących. Jakie są sposoby przechowywania danych w BigQuery?
Google Search Console Dashboard

Dashboard analityczny

Dashboard analityczny SEO – Looker Studio
Grafika pokazująca 5 dobrych praktyk podczas tworzenia narzędzia Business Intelligence

Poradnik

Najlepsze praktyki tworzenia dashboardów analitycznych i biznesowych
Grafika pokazująca odwrócony proces ETL

Poradnik

Replikacja danych do BigQuery  – Jedyny przewodnik po procesach ETL i ELT w GCP jakiego potrzebujesz
Ikona plików cookies

Ustawienia plików cookies

Używamy plików cookies, aby zapewnić Ci najlepsze wrażenia z korzystania z naszej strony. Możesz wybrać, które pliki cookies chcesz zaakceptować.
Ikona plików cookies

Informacje o plikach cookies

Szanujemy Twoją prywatność

Używamy plików cookies lub podobnych technologii w celu zapewnienia Ci dostępu do serwisu, usprawniania jego działania, profilowania i wyświetlania treści dopasowanych do Twoich potrzeb. W każdej chwili możesz zmienić ustawienia plików cookies lub podobnych technologii poprzez zmianę ustawień prywatności w przeglądarce bądź aplikacji lub zmianę swoich preferencji w zakładce Ustawienia cookies w stopce strony. Pamiętaj, że zmiana ta może spowodować brak dostępu do niektórych funkcji serwisu.
Dane osobowe dotyczące korzystania z serwisu, w tym zapisywane i odczytywane z plików cookies lub podobnych technologii będą przetwarzane w celu zapewnienia dostępu do serwisu, w celach marketingowych, w tym profilowania, w celach wewnętrznych związanych ze świadczeniem usług oraz prowadzeniem działalności gospodarczej, w tym dowodowych, analitycznych i statystycznych, wykrywania i eliminowania nadużyć oraz w celu wykonywania obowiązków wynikających z przepisów prawa.
Przysługuje Ci prawo do dostępu do danych, ich usunięcia, ograniczenia przetwarzania, przenoszenia, sprzeciwu, sprostowania oraz cofnięcia zgód w każdym czasie. Szczegółowe informacje dotyczące przetwarzania danych oraz przysługujących Ci uprawnień, informacje dotyczące plików cookies lub podobnych technologii, w tym dotyczące możliwości zarządzania ustawieniami prywatności, znajdują się w Polityce Prywatności.