复数只是一对浮点数。如果你有一个numpy数组的形状 (n1, n2, ..., nZ) 和类型 complex128 ，你可以 view 它是一个形状数组 (n1, n2, ..., 2 * nZ) 和类型 float64 :

>>> a = np.linspace(0.+1.j, 1.+0j, 12).reshape(3, 4)
>>> a.shape
(3, 4)
>>> a.dtype
dtype('complex128')

>>> b = a.view(np.float64)
>>> b.shape
(3, 8)
>>> b.dtype
np.float64

实部和虚部占据了数组的所有其他元素。您可以验证数据在作为兼容数据类型查看时是否发生更改：

>>> (b[:, ::2] == a.real).all()
True
>>> (b[:, 1::2] == a.imag).all()
True

这个操作非常便宜：在相同的数据上创建一个具有不同步长的新数组对象。反序列化时，可以轻松地重新恢复形状数组 (n1, n2, ..., 2 * nZ) 和类型 float64 变成某种形状 (n1, n2, ..., nZ) 和类型 complex128 :

>>> a2 = b.view(np.complex128)
>>> a2.shape
(3, 4)
>>> a2.dtype
dtype('complex128')