Python MATLAB阵列到Numpy阵列的转换

我正在尝试将我的MATLAB代码转换为Python

在MATLAB中，我有

OP

这是一个

300x300双

数组和

mask

这是

300x300逻辑

数组

t1=mask（：）

等于

90000x1逻辑

数组

t2=OP（掩码（：）

的输出如何可能等于

57664x1双精度

数组

下面是我的MATLAB代码：

OP=repmat(Ph,size(image,1),1).*repmat(Pv,1,size(image,2));
t1 = mask(:)
t2 = OP(mask(:))
data=sort(OP(mask(:)),'descend'); 

另外，在Python中，我使用Numpy实现我的MATLAB代码，但是

OP[mask]

是MATLAB转换的

OP（mask（：）

是一个

90000x1x300 ndarray

。我不知道怎么修理它

下面是我的python代码：

OP = np.matlib.repmat(Ph, image.shape[0], 1) * np.matlib.repmat(Pv, 1, image.shape[1])
t2 = OP[mask]
data = -np.sort(-OP[mask], axis=0)

我知道

t1

、

OP

和

mask

与MATLAB中的类似变量大小相同

如果有人能帮助我，我将不胜感激

在八度音程中：

>> OP = reshape(1:16,4,4);
>> OP
OP =

    1    5    9   13
    2    6   10   14
    3    7   11   15
    4    8   12   16

>> mask = logical([1,0,0,1;0,1,1,1;0,0,0,0;1,0,1,0])
mask =

  1  0  0  1
  0  1  1  1
  0  0  0  0
  1  0  1  0

>> OP(mask)
ans =

    1
    4
    6
   10
   12
   13
   14

拉威尔没有什么不同：

>> OP(mask(:))
ans =

    1
    4
    6
   10
   12
   13
   14

在

ipython/numpy

会话中：

In [368]: OP = np.arange(1,17).reshape(4,4)                                                            
In [369]: OP                                                                                           
Out[369]: 
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16]])
In [370]: mask = np.array([[1,0,0,1],[0,1,1,1],[0,0,0,0],[1,0,1,0]]).astype(bool)                      
In [371]: mask                                                                                         
Out[371]: 
array([[ True, False, False,  True],
       [False,  True,  True,  True],
       [False, False, False, False],
       [ True, False,  True, False]])
In [372]: OP[mask]                                                                                     
Out[372]: array([ 1,  4,  6,  7,  8, 13, 15])

在八度音程中：

>> OP = reshape(1:16,4,4);
>> OP
OP =

    1    5    9   13
    2    6   10   14
    3    7   11   15
    4    8   12   16

>> mask = logical([1,0,0,1;0,1,1,1;0,0,0,0;1,0,1,0])
mask =

  1  0  0  1
  0  1  1  1
  0  0  0  0
  1  0  1  0

>> OP(mask)
ans =

    1
    4
    6
   10
   12
   13
   14

拉威尔没有什么不同：

>> OP(mask(:))
ans =

    1
    4
    6
   10
   12
   13
   14

在

ipython/numpy

会话中：

In [368]: OP = np.arange(1,17).reshape(4,4)                                                            
In [369]: OP                                                                                           
Out[369]: 
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16]])
In [370]: mask = np.array([[1,0,0,1],[0,1,1,1],[0,0,0,0],[1,0,1,0]]).astype(bool)                      
In [371]: mask                                                                                         
Out[371]: 
array([[ True, False, False,  True],
       [False,  True,  True,  True],
       [False, False, False, False],
       [ True, False,  True, False]])
In [372]: OP[mask]                                                                                     
Out[372]: array([ 1,  4,  6,  7,  8, 13, 15])

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你能把你的问题换成一句话吗？你能把你的问题换成一句话吗？