这个python代码的Matlab等效代码？

我有这样一个python代码

import numpy as np
a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]
a=np.array(a)
b = np.zeros(shape = (3,5))
x = 0;
for i in range(0, 3):
    for j in range (0, 5):
        b[i,j] = a[x];
        x= x+1
    print(b[i,:])

此代码的输出如下所示：

[1. 2. 3. 4. 5.]
[ 6.  7.  8.  9. 10.]
[11. 12. 13. 14. 15.]

这个python代码的等效MatLab代码是什么？ 如果有人能帮我解决这个问题，我将不胜感激。

a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]； %a=1:15或a=1,15,1作为备选方案 b=零3,5； x=1；%Matlab从1开始，而不是从0开始 对于ii=1:3 对于jj=1:5 bii，jj=ax； x=x+1； 终止 终止 b%如果你想要输出 我认为这将是您代码的1:1翻译，尽管它没有那么漂亮

更容易：

b=A，[5,3]'

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我想。重塑a，然后转置以适应您的输出

不是matlab代码，但是如果您坚持使用python，numpy有很多功能用于处理这样的数组：np.arange1、16.reforme3、5应该以python提供所需的输出。您的矢量化方式没有达到预期效果，请检查输出。你需要换个位置。关于MATLAB习惯的第二个注释：“表示复杂转置，而不是正常转置。请使用.。@谢谢您的评论。对我来说，输出看起来不错？这是一个3x5，其值与请求值类似。下面的1->5，6->1和11->15在底部道歉，我被一篇关于一个现在被删除的答案的评论吓坏了，这个答案有这个精确的重塑解决方案。他们提到他们获得了转置输出，事实并非如此。您的输出是正确的。