相当于Python中的MATLAB ind2sub
Matlab具有两个将矩阵下标转换为线性索引的功能，反之亦然. (ind2sub和sub2ind) 我找到了R的等效项，但是Python中有等效的方式吗? 解决方案 Google搜索将我引导至此链接: 据我所知，MATLAB中没有这些函数的直接实现. 事实证明我无法正确阅读文档.如果要使用sub2ind的功能，则需要 ravel_multi_index 函数.函数声明说您需要两
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分配给NumPy中的列?
如何使用NumPy编写以下MATLAB代码? A = zeros(5, 100); x = ones(5,1); A(:,1) = x; 分配行似乎很容易，但是我找不到将数组分配给另一个数组的列的示例. 解决方案 使用a[:,1] = x[:,0].您需要x[:,0]来选择x的列作为单个numpy数组.如果您可以选择x的格式，最好不要首先使其成为二维数组，而要使其成为常规的(行)
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初始化多个Numpy数组(多个分配)-类似于MATLAB Deal()
我找不到任何描述如何执行此操作的信息，这导致人们相信我没有以适当的惯用Python方式执行此操作.有关实现此操作的“适当" Python方法的建议也将不胜感激. 我正在编写的数据记录器有很多变量(任意记录长度，已知最大长度).在MATLAB中，我会将它们全部初始化为长度为n的零的一维数组，n比我见过的条目数大，在日志记录循环中分配每个单独的元素variable(measurement_no)
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用Python从Matlab中获取"fread"是什么意思?
我几乎不了解Matlab，因此需要将一些解析例程转换为Python.它们是用于大型文件，它们本身又被分为“块"，而从头到尾，校验和都位于文件的顶部，这让我感到很头疼. Matlab中到底发生了什么? status = fseek(fid, 0, 'cof'); fposition = ftell(fid); disp(' '); disp(['** Block ',num2str(iB
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Matlab的fminsearch的numpy/scipy类似物
我正在使用 numpy 将一些Matlab代码转换为python.一切工作都非常顺利，但是最近我遇到了 fminsearch 函数. 因此，简而言之:是否有一种简单的方法可以在python中制作像这样的东西: banana = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2; [x,fval] = fminsearch(banana,[-1.2, 1]) 将返
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Matlab与Python:重塑
所以我找到了此: 转换MATLAB代码时，可能有必要先重塑 矩阵成线性序列，执行一些索引操作，然后 重新塑形.重塑后(通常)会在同一视图上产生视图 存储，应该有可能相当有效地做到这一点. 请注意，Numpy中整形使用的扫描顺序默认为"C" 订单，而MATLAB使用Fortran订单.如果你只是 转换为线性序列并返回该序列无关紧要.但是如果 您正在从依赖扫描的MATLAB代码转换重塑形状
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Python interp1d与UnivariateSpline
我正在尝试将一些MatLab代码移植到Scipy，并且尝试了scipy.interpolate， UnivariateSpline . interp1d结果与interp1d MatLab函数匹配，但是UnivariateSpline编号不同-在某些情况下非常不同. f = interp1d(row1,row2,kind='cubic',bounds_error=False,fill_val
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我应该切换到Python吗?
我最近一直在考虑切换到Python编程语言.目前，Matlab是我部门用于快速开发和原型化代码的首选语言.这样做非常好，但是Mathworks(生产Matlab的公司)一直在修改许可条款，从而导致本该不存在的麻烦. 解决方案 我发现python + numpy + scipy + matplotlib + IPython + [random sci/numericalpackages]几乎
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MATLAB的速度是Numpy的两倍
我是一名工程研究生，目前出于数值模拟的目的，正在从MATLAB过渡到Python.我的印象是，对于基本的数组操作，Numpy的速度与MATLAB一样快.但是，对于我编写的两个不同程序，MATLAB的运行速度似乎是Numpy的两倍.我用于Numpy(Python 3.3)的测试代码是: import numpy as np import time a = np.random.rand(500
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使用Numpy的类似MATLAB的数组索引
在MATLAB和Numpy中，都可以通过数组对数组进行索引.但是，行为是不同的.让我通过一个例子对此进行解释. MATLAB: >> A = rand(5,5) A = 0.1622 0.6020 0.4505 0.8258 0.1067 0.7943 0.2630 0.0838 0.5383 0.9619 0
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如何获取信号的高和低包络?
我的数据非常嘈杂，我正在尝试确定信号的上限和下限.有点像MATLAB中的这个示例: http://uk.mathworks.com/help/signal/examples/signal-smoothing.html 在“提取峰包络"中. Python中是否有类似的功能可以做到这一点?我的整个项目都是用Python编写的，在最坏的情况下，我可以提取numpy数组并将其放入MATLAB中
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fminunc在numpy中交替
Python中的fminunc函数(从octave/matlab)是否有替代方法?我有一个用于二进制分类器的成本函数.现在，我想运行梯度下降以获取最小的θ值. octave/matlab实现将如下所示. % Set options for fminunc options = optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400); % Run fminunc
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MATLAB的fmincon函数的开源替代品吗?
是否有MATLAB的 SciPy ，这是我找不到的唯一功能.基于NumPy的解决方案将是理想的选择，但是任何语言都可以. 解决方案 您的问题是否凸出?线性的?非线性的?我同意SciPy.optimize可能会完成这项工作，但是fmincon是解决优化问题的一种火箭筒，如果将其限制在以下类别之一(会增加解决难度的水平)，那么效果会更好高效地 线性程序(LP) 二次方程序(QP) 凸二次
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如何在python中的.mat文件中显示数组的元素
这是我第一次尝试使用" .mat"文件.我将使用" .mat"文件的数据，但是无法打开数组的元素.谁能帮我?由于"* .mat"文件> 7.3，因此无法使用Scipy.io import numpy as np import h5py f = h5py.File('data.mat') for i in f.keys(): aa = f[i] aa=np.array
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Python与MATLAB在算法上的性能
我对两个代码有性能问题.一种在python中实现，另一种在MATLAB中实现.该代码计算时间序列的样本熵(听起来很复杂，但基本上是一堆for循环). 根据时间序列，我正在相对较大的时间序列(约95k +样本)上运行这两种实现. MATLAB实现在约45秒至1分钟内完成了计算.蟒蛇基本上永远不会结束.我将tqdm投掷到python的for循环上，上层循环仅以约〜1.85s/它的速度移动，这提供
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将Matlab代码转换为python
好吧，所以我有一个来自EEG扫描的数据文件(一个二进制文件，data.eeg)，在matlab中，读取文件并绘制部分数据的代码如下: sr=400; % Sample Rate Nyq_freq=sr/2;
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合并/连接具有不同元素的数组
如何在numpy中合并不同元素(matlab样式)的混合? [array([ 0.]), 0.0, 0.0011627, 0.0, 2.69, 0.0, array([ 3.8269, 7.0184]), array([ 4.4e-16, 2.1e+00])] (我尝试过np.concatenate，但是显然它只将数组作为输入). 基本上，我想通过索引动态连接向量中的元素.我尝试过:
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由Python创建的HDF5数据集在Matlab中转置
我有一些在Python和Matlab之间共享的数据.我曾经通过将NumPy数组保存在MATLAB样式的.mat文件中来做到这一点，但想切换到HDF5数据集.但是，我注意到一个有趣的功能:将NumPy数组保存在HDF5文件中时(使用 h5py )然后在Matlab中阅读(使用 h5read )，它结束了被调换.有什么我想念的吗? Python代码: import numpy as np
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Matlab和numpy/scipy中的FFT给出不同的结果
我正在尝试重新实现matlab工具箱之一. 他们在那边使用fft. 当我对相同的数据执行相同的操作时，我得到的结果与Matlab的结果不同. 看看吧: MATLAB : Msig = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
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使用h5py保存pandas DataFrame与其他HDF5读卡器的互操作性
这是一个示例数据框: import pandas as pd NaN = float('nan') ID = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] A = [NaN, NaN, NaN, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1] B = [0.2, NaN, 0.2, 0.2, 0.2, NaN, NaN] C = [NaN, 0.5, 0.5, NaN, 0.5, 0.5, NaN]
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