将函数从matlab转换为python

我是python新手。我在将matlab中的这个简单函数转换为python时遇到了一个问题。这是原始的matlab代码

function Cmode=my_map(image1)

[D,A,B] = size(image1)
crp = image1((1:D),(A:-1:1),(B:-1:1));
Cmode1 = max(crp,[],1);
Cmode = permute(Cmode1,[3 2 1]);

输入文件为3d矩阵。我试过了，但失败了

def cmode(image1):
   [D,A,B] = np.shape(image1)
   crp = image1[(0,D),(A,-1,0), (B,-1,0)]
   cmode1 = np.max(crp,[],1)
   c = np.transpose( np.expand_dims(cmode1, axis=2), (2, 1, 0) )
   return c

这里是错误

crp = d3image[(0,D),(A,-1,0), (B,-1,0)]
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together      with shapes (2,) (3,) (3,) 

---

任何帮助都将不胜感激。谢谢

D

，

A

和

B

是不必要的，它们仅用于从端到端读取图像（第二轴和第三轴向后读取）。在NumPy中，该符号是

crp = image1[:, ::-1, ::-1]

其次，

max

的第二个参数不起作用，您应该使用

cmode1 = np.max(crp, axis=1)

---

D

、

A

和

B

是不必要的，它们仅用于从端到端读取图像（第二轴和第三轴向后读取）。在NumPy中，该符号是

crp = image1[:, ::-1, ::-1]

其次，

max

的第二个参数不起作用，您应该使用

cmode1 = np.max(crp, axis=1)

---

np.max（image1，axis=0，keepdims=1）

因为MATLAB保持dims，以便与MATLAB版本严格一致。然后您需要这样的东西：

np.max（image1，axis=0，keepdims=1）[0].T

来删除额外的dim。如果您急于到达最终目的地：

np.max（image1，axis=0）.T

np.max（image1，axis=0，keepdims=1）

，因为MATLAB保持dims，以便与MATLAB的版本严格一致。然后您需要这样的东西：

np.max（image1，axis=0，keepdims=1）[0].T

来删除额外的dim。如果您急于到达最终目的地：

np.max（image1，axis=0）.T

。您应该更改此问题的标题，以更好地反映函数的功能。这样，将来可能会帮助更多的SO用户。您应该更改此问题的标题，以更好地反映函数的功能。这样一来，它可能会在未来帮助更多的SO用户。