Создайте аналогичный матричный объект в Matlab и Python
В целях сравнения я хочу создать объект, который будет иметь одинаковую форму и свойства индексации в Matlab и Python (numpy). Допустим, на стороне Matlab объект будет:
arr_matlab = cat(4, ...
cat(3, ...
[ 1, 2;
3, 4;
5, 6], ...
[ 7, 8;
9, 10;
11, 12], ...
[ 13, 14;
15, 16;
17, 18], ...
[ 20, 21;
22, 23;
24, 25]), ...
cat(3, ...
[ 26, 27;
28, 29;
30, 31], ...
[ 32, 33;
34, 35;
36, 37], ...
[ 38, 39;
40, 41;
42, 43], ...
[ 44, 45;
46, 47;
48, 49]), ...
cat(3, ...
[ 50, 51;
52, 53;
54, 55], ...
[ 56, 57;
58, 59;
60, 61], ...
[ 62, 63;
64, 65;
66, 67], ...
[ 68, 69;
70, 71;
72, 73]), ...
cat(3, ...
[ 74, 75;
76, 77;
78, 79], ...
[ 80, 81;
82, 83;
84, 85], ...
[ 86, 87;
88, 89;
90, 91], ...
[ 92, 93;
94, 95;
96, 97]), ...
cat(3, ...
[ 98, 99;
100, 101;
102, 103], ...
[104, 105;
106, 107;
108, 109], ...
[110, 111;
112, 113;
114, 115], ...
[116, 117;
118, 119;
120, 121]));
K>> size(arr_matlab)
ans =
3 2 4 5
K>> arr_matlab(1, 2, 1 ,1)
ans =
2
size(arr_matlab) должен быть идентичен arr_python.shape, и индексирование должно давать тот же результат (например, тот же результат для arr_python[0,1,0,0] и arr_matlab(1,2,1,1)). На данный момент я не могу этого сделать.
data = np.array([
...: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 20, 21, 22, 23, 24, 25,
...: 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49,
...: 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73,
...: 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97,
...: 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121
...: ])
...:
...: # Reshape to 3x2x4x5
...: arr_python = data.reshape((3, 2, 4, 5), order='F')
In [138]: arr_python.shape
Out[138]: (3, 2, 4, 5)
arr_python[0,1,0,0]
Out[143]: 4
Ответы 1
Это то, чего вы пытаетесь достичь в Python и MatLab:
МатЛаб
arr_matlab = reshape(1:120, [3, 2, 4, 5]);
L = size(arr_matlab);
disp(L);
disp(arr_matlab(1, 2, 1, 1));
Принты
3 2 4 5
4
Питон
import numpy as np
data = np.arange(1, 120 + 1)
arr_python = data.reshape((3, 2, 4, 5), order='F')
print(arr_python.shape)
print(arr_python[0, 1, 0, 0])
Принты
(3, 2, 4, 5)
4
Комментарии:
Обратите внимание, что конечный диапазон Python не является всеобъемлющим.
В версии Python вы можете упростить
data = np.array(list(range(1, 120 + 1)))доdata = np.arange(1, 120 + 1).Порядок
Fв Python обратный порядкуC. Но это не соответствует порядку MATLAB. Если порядокCв Python индексируется какa,b,c,d, то порядок в MATLAB равенc,d,b,a. Это странно, я знаю. Протестируйте свой код, выполняя более одной операции индексирования, вы можете обнаружить несоответствия. — Крис ЛуенгоХорошо, мой комментарий выше относится к интерпретации осей в MATLAB и Python, а не к порядку хранения, о чем этот вопрос. Я проверил индексацию этого решения, и она совпадает. — Крис Луенго
Порядок F в Python обратный порядку C. Но это не соответствует порядку MATLAB. Если порядок C в Python индексируется как a,b,c,d, то порядок в MATLAB — c,d,b,a. Это странно, я знаю. Протестируйте свой код, выполняя более одной операции индексирования, вы можете обнаружить несоответствия.
Хорошо, мой комментарий выше относится к интерпретации осей в MATLAB и Python, а не к порядку хранения, о чем этот вопрос. Я проверил индексацию этого решения, и она совпадает.
именно то, что я искал! Спасибо.