尝试将MATLAB数组转换为Python数组

我有这个需要翻译成python的MATLAB代码，但是在firings数组中创建一个新列时有一个问题。在MATLAB中，代码创建了一个最初为空的n*2矩阵，我希望在python中也能这样做。使用NumPy，我创建了

fired=np.where（v>=30）

。但是，python会创建元组而不是数组，因此会抛出错误：

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

这是我在MATLAB中的代码，我想将其转换为Python

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

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谢谢你的帮助！谢谢

如果使用numpy，可以定义一个数据数组：

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

如果数组本质上是1D，则生成两元素元组。对于1D情况，您需要访问

np结果的第一个元素。其中

仅：

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

然后可以继续并连接矩阵。另外一个由提供的建议是，使用它可以等效地在NumPy数组中查找非零值，并将其展平为1D数组，以减少麻烦：

fired = np.flatnonzero(v >= 30)

请注意，如果在激发的

中未找到匹配项，则连接逻辑将不起作用。在查看连接逻辑时，需要考虑这一点。MATLAB的便利之处在于，可以将空矩阵串联在一起，结果没有任何影响（显然）

还要注意的是，NumPy中没有行向量或列向量的概念。它只是一个一维数组。如果您想特别强制数组成为现有的列向量，则需要在第二维度中引入一个单子轴，以便执行此操作。请注意，这仅在
np.where
提供匹配结果的情况下有效。之后，您可以使用和垂直和水平连接数组，以帮助您完成所需的操作。您首先要做的是创建一个空白的2D阵列，然后执行我们刚才介绍的操作：

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
中激发的元素数应为0。因此，
if
语句仅在我们在
v
中找到至少一个受
v>=30
约束的元素时执行，您到底是在使用NumPy，还是在使用vanilla Python？而且，错误是非常直接的
fired
是一个
元组
，您正在尝试向元组添加一个整数。这个操作在普通Python中是未定义的。我使用的是NumPy。Fired的值来自：Fired=np。其中（v>=30），其中v是一个n*1向量。如何确保将fired添加到firing中？
np.flatnonzero
对于
1D
情况可能更具表现力。@Divakar aha，用
np.where
替换它。当然