Question

我有这个MATLAB代码需要转换为python，但是在firings数组中创建一个新列时会出现问题。在MATLAB中，代码创建了一个最初为空的n * 2矩阵，我希望能够在python中做同样的事情。使用NumPy，我创建了fired = np.where(v >= 30)。然而，python创建一个元组而不是一个数组，因此它会抛出一个错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'tuple'

这是我在MATLAB中编写的代码，我想将其转换为Python

firings=[];
firings=[firings; t+0*fired, fired];

感谢帮助！谢谢！

Answer 1

如果数组本质上是1D，则

np.where生成一个双元素元组。对于1D情况，您只需要访问np.where结果的第一个元素：

fired = np.where(v >= 30)[0]

然后，您可以继续并连接矩阵。另外，user @Divakar提供的建议是使用np.flatnonzero，它等效地找到NumPy数组中的非零值，并扁平化为1D数组，以减轻头痛：

fired = np.flatnonzero(v >= 30)

请注意，如果在fired中找不到匹配项，则连接的逻辑将不起作用。当您查看连接逻辑时，您需要考虑这一点。 MATLAB的便利之处在于您能够连接空矩阵，结果没有效果（显然）。

另请注意，NumPy中没有行向量或列向量的概念。它只是一维数组。如果要特别强制数组成为列向量，则需要在第二维中引入单例轴，以便执行此操作。请注意，这仅在np.where为您提供匹配结果时才有效。之后，您可以使用np.vstack和np.hstack来垂直和水平连接数组，以帮助您按照自己的要求进行操作。首先要做的是创建一个空白的2D数组，然后执行我们刚刚介绍的内容：

firings = np.array([[]]) # Create blank 2D array

# Some code here...
# ...
# ...

# fired = find(v >= 30); % From MATLAB
fired = np.where(v >= 30)[0]
# or you can use...
# fired = np.flatnonzero(v >= 30)

if np.size(fired) != 0:
    fired = fired[:, None] # Introduce singleton axis
    # Update firings with two column vectors
    # firings = [firings; t + 0 * fired, fired]; % From MATLAB
    firings = np.vstack([firings, np.hstack([t + 0*fired, fired])])

此处np.size查找NumPy数组中的元素总数。如果np.where的结果未生成任何结果，则fired中的元素数应为0.因此，if语句仅在v中找到至少一个元素时才会执行受v >= 30的约束。

Answer 2

如果你使用numpy，你可以定义一个ndarray：

import numpy as np
firings=np.ndarray(shape=(1,2)
firings[0][0:]=(1.,2.)
firings=np.append(firings,[[3.,4.]],axis=0)

试图将MATLAB数组转换为Python数组

2 个答案: