Question

我正在将matlab文件转换为python代码。我的matlab文件是：

function [q,len] = curve_to_q(p)

[n,N] = size(p);
for i = 1:n
    v(i,:) = gradient(p(i,:),1/(N)); 
end

len = sum(sqrt(sum(v.*v)))/N;
v = v/len;
for i = 1:N
    L(i) = sqrt(norm(v(:,i)));
    if L(i) > 0.0001
        q(:,i) = v(:,i)/L(i);
    else
        q(:,i) = v(:,i)*0.0001;
    end
end

转换后的代码是：

from __future__ import division
import numpy as np
from scipy.io import loadmat,savemat
import os

def curve_to_q(p):
    n, N = p.shape # nargout=2
    for i in range(1, (n +1)):
        v[(i -1), :] = np.gradient(p[(i -1), :], 1 / (N))
    len_ = np.sum(np.sqrt(np.sum(v.np.dot(v)))) / N
    v = v / len_
    for i in range(1, (N +1)):
        L[(i -1)] = sqrt(norm(v[:, (i -1)]))
        if L[(i -1)] > 0.0001:
            q[:, (i -1)] = v[:, (i -1)] / L[(i -1)]
        else:
            q[:, (i -1)] = v[:, (i -1)] * 0.0001
    return q, len_

但是，

似乎存在问题

len_ = np.sum(np.sqrt(np.sum(v.np.dot(v)))) / N

和

L[(i -1)] = sqrt(norm(v[:, (i -1)]))

如何正确转换为python？

Answer 1

使用numpy，最好将所有数组初始化为numpy数组而不是python数组（列表列表），然后在执行时转换为numpy。因此，对于第一步，我将v = np.zeros(n, N)置于初始化状态。这应该可以解决你的第二个问题。

下一步是让您的代码更具可读性。删除N + 1 / i-1等。L不需要是列表 - 只使用当前值，因此将其更改为局部变量而不是列表。

在matlab中：v.*v不是点积，它是两个数组的元素乘法元素。此外，当您尝试将v的点积与其自身对应时，v不是正方形，因此它将无法工作。但是，我们可以使用带有转置的点积来简化此步骤。

以下代码应该有所帮助。 matlab代码中的第一个sum对“第一个数组维度”进行求和（我忘了这是哪一个） - 因此您必须检查v_squared_sum在两种语言中是否具有相同的维度。 / p>

def curve_to_q(p):
    n, N = p.shape # nargout=2
    v = np.zeros((n, N))
    for i in range(n):
        v[i, :] = np.gradient(p[i, :], 1 / N)
    v_squared_sum = v.dot(v.transpose()) # 1 x (n or N) array
    len_ = np.sum(np.sqrt(v_squared_sum)) / N
    v = v / len_
    for i in range(N):
        L = sqrt(norm(v[:, i]))
            q[:, i] = v[:, i] / max(L, 0.0001)
    return q, len_

Answer 2

你的第一个问题是，在Matlab中，默认情况下，sum对最后一个维度求和，而在默认情况下，对于展平数组的np.sum求和。{/ p>

Matlab的

>> sum([5,5,5;5,5,5])
ans = 
    10 10 10

的Python：

>>> np.sum([[5,5,5],[5,5,5]])
30

你需要在python中使用这样的东西：

>>> np.sum([[5,5,5],[5,5,5]], axis=0)
array([10, 10, 10])

第二个问题是您需要np.sqrt和np.norm，而不是sqrt和norm。

代码从matlab转换为python

2 个答案: