NumPy 1.14 - numpy.conj()

numpy.conj




numpy

numpy.conj

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

जटिल संयुग्म, तत्व-वार लौटें।

एक जटिल संख्या का जटिल संयुग्म इसके काल्पनिक भाग के संकेत को बदलकर प्राप्त किया जाता है।

पैरामीटर:

x : array_like

इनपुट मान

बाहर : ndarray, कोई नहीं, या tdle of ndarray और कोई नहीं, वैकल्पिक

एक स्थान जिसमें परिणाम संग्रहीत किया जाता है। यदि प्रदान किया जाता है, तो इसका एक आकार होना चाहिए जो कि इनपुट प्रसारित करता है यदि प्रदान नहीं किया गया है या None , तो एक ताज़ा-आवंटित सरणी वापस आ जाती है। एक ट्यूपल (केवल एक कीवर्ड तर्क के रूप में संभव) आउटपुट की संख्या के बराबर लंबाई होना चाहिए।

जहां : array_like, वैकल्पिक

सत्य के मान उस स्थिति में ufunc की गणना करने के लिए संकेत देते हैं, गलत के मान अकेले उत्पादन में मूल्य छोड़ने का संकेत देते हैं।

** kwargs

अन्य कीवर्ड-केवल तर्कों के लिए, ufunc डॉक्स देखें।

यह दिखाता है:

y : ndarray

x जटिल संयुग्म, y समान dtype के साथ।

उदाहरण

>>> 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]])