缩放复杂numy数组的实部

Question

我有一个复数向量（FFT的结果），我只想通过另一个向量中的因子来缩放复数的实部。在

示例

cplxarr= np.array([1+2j, 3+1j, 7-2j])
factarr= np.array([.5, .6, .2])
# desired result of cplxarr * factarr :
# np.array([.5+2j 1.8+1j 1.4-2j])

（是的，它是关于人类在特定环境下的听觉频率响应。）
显然，与上述向量相乘也会缩放虚部。在

我如何设置factarr，为了达到预期的结果，我必须做什么操作？如果有可能的话，也就是说，不需要分离实部和虚部，缩放实部并重新组合成一个新的复向量。在

Answer 1

这样可以做到：

>>> factarr*cplxarr.real + (1j)*cplxarr.imag
array([ 0.5+2.j,  1.8+1.j,  1.4-2.j])

不知道这是不是最好的方法。在

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至少对我来说（OS-X 10.5.8、python 2.7.3、numpy 1.6.2），这个版本的速度大约是另一个使用np.vectorize的版本的两倍：

^{pr2}$

使用python提供的np.complex和{}之间似乎没有太大区别：

>>> timeit('f(cplxarr.real * factarr, cplxarr.imag)',setup='from __main__ import  factarr,cplxarr; import numpy as np; f=np.vectorize(complex)')
44.87726283073425

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当前计时排名的领先者（由eryksun在下面的评论中提出）

>>> timeit.timeit('a = cplxarr.copy(); a.real *= factarr ',setup='from __main__ import factarr,cplxarr')
8.336654901504517

并证明其有效：

>>> a = cplxarr.copy()
>>> a.real *= factarr 
>>> a
array([ 0.5+2.j,  1.8+1.j,  1.4-2.j])

如果您想在适当的地方执行操作，这显然会更快（因此可以不复制）。在