Question

我想将以下组八度功能转换为 python ，并将其与 pyplot 一起使用。

功能输入：
x - 数据矩阵（m x n）
a - 参数。
索引 - 大小为＃34; m＆＃34;值范围为[：a]
（例如，如果a = 4，索引可以是[random.choice（range（4）），其中i在范围（m）中]

＆＃34; index＆＃34;中的值表示第34个数据点所属的组的编号。该函数应绘制来自x的所有数据点，并以不同颜色对其进行着色（不同颜色的数量为＆＃34; a＆＃34;）。

八度音程中的函数：

p = hsv(a); % This is a x 3 metrix
colors = p(index, :); % ****This is m x 3 metrix****
scatter(X(:,1), X(:,2), 10, colors);

我无法在python中找到像hsv这样的函数，所以我自己写了（我想我做了......）：

 p = colors.hsv_to_rgb(numpy.column_stack((
numpy.linspace(0, 1, a), numpy.ones((a ,2)) )) )

但我无法弄清楚如何在python（numpy）中进行矩阵选择p（index，:)。特别是因为＆＃34; index＆＃34;的大小比＃34; a＆＃34;更大。

提前感谢您的帮助。

Answer 1

那么，您想获取m x 3 HSV个值，并将每行转换为RGB？

import numpy as np
import colorsys
mymatrix = np.matrix([[11,12,13],
                      [21,22,23],
                      [31,32,33]])

def to_hsv(x):
    return colorsys.rgb_to_hsv(*x)

#Apply the to_hsv function to each matrix row.
print np.apply_along_axis(to_hsv, axis=1, arr=mymatrix)

这会产生：

[[  0.5   0.   13. ]
 [  0.5   0.   23. ]
 [  0.5   0.   33. ]]

按照您的评论进行操作：

如果我理解你的矩阵p是a x 3矩阵，并且你想要一遍又一遍地从矩阵中随机选择行，直到你有一个新的矩阵{{ 1}}？

确定。我们假设您的矩阵m x 3定义如下：

现在，列出范围a = 5 p = np.random.randint(5, size=(a, 3))之间的随机整数（索引从0 -> 3开始到0），长度为a-1：

现在访问正确的索引并将其插入新矩阵：

m = 20
index = np.random.randint(a, size=m)

生成p_prime = np.matrix([p[i] for i in index])矩阵。

将Matlab（Octave）组着色代码翻译成python（numpy，pyplot）

1 个答案: