matlab到python的代码转换

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

转换后的代码为：

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，这方面似乎有问题

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

及

---

如何将其正确转换为python？

使用numpy时，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，我将输入

v=np.zero（n，n）

进行初始化。这将解决您的第二个问题

下一步是使代码更具可读性。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，而是两个数组的逐元素乘法。此外，当您尝试将

v

的点积取为自身时，v不是正方形，因此它不起作用。然而，我们可以使用点积和转置来简化这个步骤

下面的代码应该会有所帮助。matlab代码中的第一个

sum

在“第一个数组维度”（我忘了这是哪一个）上求和，因此您必须检查

v_squared_sum

在两种语言中的维度是否相同

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_

---

第一个问题是，在Matlab中，

sum

默认对最后一个维度求和，而在numpy中，

np.sum

默认对平坦数组求和

Matlab

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

Python:

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

在python中，您需要这样的东西：

>>> 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

什么样的问题？首先，您没有在

曲线的任意位置定义initialize
v
，这可能会导致问题。与
L
相同。如果
v
是一个数组，你应该使用
*
，而不是
np.dot
，如果
v
是一个矩阵，你应该使用
np.multiply
（因为你想要
*
，这是元素乘法，而不是矩阵乘法）。@ShinTakezou：我不明白np.sum（v.np.dot（v））是怎么做的)是否可以在python中工作？我认为您需要将
v.np.dot
更改为
v.dot
>>> np.sum([[5,5,5],[5,5,5]], axis=0)
array([10, 10, 10])