Python 用条件填充矩阵

我正在将这个matlab代码转换成Python，但显然我犯了一个小错误，结果不一样。以下是matlab代码：

alpha = 0.1;
beta = 0.01;
Dt = 0.001;
N = 1000;
time = 0:Dt:40; 
state = zeros(length(time),N); 
R = rand(length(time)-1,N);

for j = 1:N
    for i = 2:length(time)
        if (state(i-1,j) == 0) 
            if (R(i-1,j) <= alpha*Dt) 
                state(i,j) = 1;
            else
                state(i,j) = 0;
            end;
        else                     
            if (R(i-1,j) <= beta*Dt) 
                state(i,j) = 0;
            else
                state(i,j) = 1;
            end; 
        end;
    end; 
end;
Open_stochastic = sum(state,2)/N; 
open_deterministic = (1-exp(-time*(alpha+beta)))*alpha/(alpha+beta);

plot(time, Open_stochastic, ’k-’, time, Open_deterministic, ’k--’)

alpha=0.1；
β=0.01；
Dt=0.001；
N=1000；
时间=0:Dt:40；
状态=零（长度（时间），N）；
R=兰德（长度（时间）-1，N）；
对于j=1:N
对于i=2：长度（时间）
如果（状态（i-1，j）==0）
if（i-1，j）下一个问题是，在最内层的
if/else
对之间缺少
else:
。此外，您应该从两个
for
语句中删除
-1
。请记住，Python范围不包括endpint。
范围（N）
已经从0运行到N-1。通过这些更改，我得到了一些接近您期望的东西。

更新

以下是正确的代码：

...
for j in range(N):
    print(j,end='\r')
    for i in range(1, len(time)):
        if state[i-1][j] == 0:
            if R[i-1][j] <= alpha*Dt:
                state[i][j] = 1
            else:
                state[i][j] = 0
        else:    # <<< this is the line you were missing.
            if R[i-1][j] <= beta*Dt:
                state[i][j] = 0
            else:
                state[i][j] = 1
    
open_stochastic = state.sum(1)/N 
plt.plot(time, open_stochastic)
plt.show()

。。。
对于范围（N）内的j：
打印（j，end='\r'）
对于范围（1，len（时间））中的i：
如果状态[i-1][j]==0：
如果R[i-1][j]下一个问题是在最内层的
if/else
对之间缺少一个
else:
。此外，您应该从两个
for
语句中删除
-1
。请记住，Python范围不包括endpint。
范围（N）
已经从0运行到N-1。通过这些更改，我得到了一些接近您期望的东西。

更新

以下是正确的代码：

...
for j in range(N):
    print(j,end='\r')
    for i in range(1, len(time)):
        if state[i-1][j] == 0:
            if R[i-1][j] <= alpha*Dt:
                state[i][j] = 1
            else:
                state[i][j] = 0
        else:    # <<< this is the line you were missing.
            if R[i-1][j] <= beta*Dt:
                state[i][j] = 0
            else:
                state[i][j] = 1
    
open_stochastic = state.sum(1)/N 
plt.plot(time, open_stochastic)
plt.show()

。。。
对于范围（N）内的j：
打印（j，end='\r'）
对于范围（1，len（时间））中的i：
如果状态[i-1][j]==0：
如果R[i-1][j]语句
状态[i][j]==1
没有任何作用。你的等号太多了。@TimRoberts谢谢你的评论，并为我的草率错误感到抱歉。我更正了我的原始代码，但结果仍然不一样，请查看图片你应该更正这些错误quotes@MadPhysicist你能指定“智能报价”吗？例如，
'k-'
->
'k-'
语句
状态[i][j]==1
什么都不做。你的等号太多了。@TimRoberts谢谢你的评论，并为我的草率错误感到抱歉。我更正了我的原始代码，但结果仍然不一样，请查看图片。你应该更正这些错误quotes@MadPhysicist你能指定“智能报价”吗例如，
'k-”
->
'k-”
谢谢，你能不能帮我贴出正确的答案？我不确定我在哪里错过了elseWell，好吧，但我所做的只是一行一行地比较Matlab和Python。谢谢，你能帮我贴出正确的答案吗？我不确定我在哪里错过了elseWell，好吧，但我所做的只是一行一行的比较Matlab和Python的rison。