将一行Matlab（bsxfun，rdivide）转换为Python

我正在将一个Matlab函数翻译成Python。不幸的是，我不是一个Matlab专家，我很难理解一些行，例如。G这个：

a = [[0, 1]; [2, 3]]
bsxfun(@rdivide, sqrt(a), a)

我还没有真正理解它，但我认为这句话是可以理解的

r / a

对于sqrt（a）的每一行r（或者是每一列？）和r/sqrt（a）通常可以转换为numpy，如下所示

numpy.linalg.solve(sqrt(a).T, r.T).T

问题是：Matlab说结果是

       NaN   1.00000
   0.70711   0.57735

努比说是的

[ 1.  0.]
[ 0.55051026  1.41421356]

这是由

for i in range(2): print linalg.solve(sqrt(a).T, a[i, :].T).T

错误在哪里？矩阵sqrt（a）和a只是示例。您可以用任何其他矩阵替换它们。我只是想了解bsxfun对rdivide的作用

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[0,1],[2,3]])
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> b = np.sqrt(a)
>>> b/a
Warning: invalid value encountered in divide
array([[        nan,  1.        ],
       [ 0.70710678,  0.57735027]])
>>>

---

由于您需要的是一个矩阵乘法，而不是逆矩阵乘法，

numpy.linalg

不是您想要的。

底层为您提供了python代码的转换

但是，如果您想知道为什么要编写代码：

for i in range(2): print linalg.solve(sqrt(a).T, a[i, :].T).T

给出结果

[ 1.  0.]
[ 0.55051026  1.41421356]

因为

linalg.solve（）

求解线性矩阵方程或线性标量方程组

因此，范围（2）中i的代码

：print linalg.solve（sqrt（a）.T，a[i，：].T）.T

将求解线性矩阵方程组

0 * x0 + sqrt(2) * x1 = 0
1 * x0 + sqrt(3) * x1 = 1
0 * x0 + sqrt(2) * x1 = 2
1 * x0 + sqrt(3) * x1 = 3

所以你会得到结果

[ 1, 0].T
[ 3 - sqrt(6) , sqrt(2)].T

---

在numpy形状中，

（2L，）.T

与

（2L，）

相同，因此您将得到答案。

matlab代码完全等效于

sqrt（a）。/a

，即它将

sqrt（a）

的每个元素除以

a

的相应元素（它也等效于

1./sqrt（a）

）。好，因此，Matlab函数的作者也不是Matlab专家：如果第二个矩阵是向量，e。G[1, 2]? BSX调整矩阵的大小，同时节省计算时间和内存。Matlab中的

/

运算符是右矩阵除法，即

A/B

相当于

A*inv（B）

。如果需要按元素划分，则需要

A./B

。