数组中分号的MATLAB函数
数组中分号的MATLAB函数
提问于 2020-04-28 21:10:37
我正在尝试将MATLAB编写的代码转换为python脚本。我在MATLAB中不太了解以前的知识，所以我无法弄清楚这段代码在做什么，以及如何将它转换为python。
sumint=[];
for k=1:1:length(d)-(tint-2)
sumint=[sumint;sum(d(k:k+(tint-2)))]
end我尝试了一些函数组合，但是输出不匹配
我的代码
sum_disp = []
for i in range(0, len(disp) - (points_grouped - 2)):
sum_disp.append(sum(disp[i:(i + (points_grouped - 1))]))
sum_disp = np.array(sum_disp)有人能告诉我如何从MATLAB到python隐藏这段代码吗？
d = disp
tint = points_grouped
sumint = sum_disp
d = [0.02801167 0.03669624 0.0272492 0.0208854 0.0082905 0.01288594
0.01017967 0.01465445 0.01436482 0.05004975 0.0062021 0.02299043
0.02368145 0.006786 0.02977529 0.01532477 0.02310713 0.02113559
0.03423545 0.01603583 0.03599799 0.01562202 0.05216167 0.04165677
0.01075509 0.01963266 0.03076811 0.02368203 0.04459419 0.01227608
0.01554692 0.01537159 0.01947022 0.01487557 0.00755353 0.02223923
0.03342209 0.04716421 0.02321706 0.03620767 0.01531807 0.02143145
0.07581067 0.09864071 0.06802934 0.08344471 0.04110631 0.02693593
0.01805178 0.02831497 0.02184237 0.02761051 0.03136386 0.02887697
0.03444354 0.0232088 0.04235497 0.03862241 0.0228297 0.03749918
0.03118549 0.01920405 0.04887996 0.03679627 0.03127032 0.03119164
0.00888661 0.01037151 0.03510487 0.09559838 0.0715161 0.06366703
0.04879124 0.05652408 0.08160136 0.0707258 0.10876558 0.06095913
0.06669257 0.14134084 0.11763063 0.08965415 0.06882186 0.11428816
0.09198447 0.04850028 0.03025621 0.02059732 0.02590883 0.00680715
0.01868523 0.01118559 0.01455745 0.04500167 0.01250587 0.02199164
0.0175176 0.02161969 0.00989601 0.07096723 0.05321957 0.07031943
0.06077753 0.0315616 0.07922844 0.03241386 0.04955126 0.04118749
0.07775704 0.03544656 0.02747782 0.01317484 0.0086493 0.0066854
0.03952626 0.04835286 0.04847035 0.04397535 0.0723641 0.12843771
0.06867013 0.51434501]MATLAB输出
sumint =
0.0920
0.0848
0.0564
0.0421
0.0314
0.0377
0.0392
0.0791
0.0706
0.0792
0.0529
0.0535
0.0602
0.0519
0.0682
0.0596
0.0785
0.0714
0.0863
0.0677
0.1038
0.1094
0.1046
0.0720
0.0612
0.0741
0.0990
0.0806
0.0724
0.0432
0.0504
0.0497
0.0419
0.0447
0.0632
0.1028
0.1038
0.1066
0.0747
0.0730
0.1126
0.1959
0.2425
0.2501
0.1926
0.1515
0.0861
0.0733
0.0682
0.0778
0.0808
0.0879
0.0947
0.0865
0.1000
0.1042
0.1038
0.0990
0.0915
0.0879
0.0993
0.1049
0.1169
0.0993
0.0713
0.0504
0.0544
0.1411
0.2022
0.2308
0.1840
0.1690
0.1869
0.2089
0.2611
0.2405
0.2364
0.2690
0.3257
0.3486
0.2761
0.2728
0.2751
0.2548
0.1707
0.0994
0.0768
0.0533
0.0514
0.0367
0.0444
0.0707
0.0721
0.0795
0.0520
0.0611
0.0490
0.1025
0.1341
0.1945
0.1843
0.1627
0.1716
0.1432
0.1612
0.1232
0.1685
0.1544
0.1407
0.0761
0.0493
0.0285
0.0549
0.0946
0.1363
0.1408
0.1648
0.2448
0.2695
0.7115回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-04-28 21:29:15
尝试：
import numpy as np
d = np.array(d)
sumint=np.empty(0)
for k in range(d.size-(tint-2)):
sumint=np.hstack((sumint, np.sum(d[k:k+(tint-2)])))产出：
[0.09195711 0.08483084 0.0564251 0.04206184 0.03135611 0.03772006
0.03919894 0.07906902 0.07061667 0.07924228 0.05287398 0.05345788
0.06024274 0.05188606 0.06820719 0.05956749 0.07847817 0.07140687
0.08626927 0.06765584 0.10378168 0.10944046 0.10457353 0.07204452
0.06115586 0.0740828 0.09904433 0.0805523 0.07241719 0.04319459
0.05038873 0.04971738 0.04189932 0.04466833 0.06321485 0.10282553
0.10380336 0.10658894 0.0747428 0.07295719 0.11256019 0.19588283
0.24248072 0.25011476 0.19258036 0.15148695 0.08609402 0.07330268
0.06820912 0.07776785 0.08081674 0.08785134 0.09468437 0.08652931
0.10000731 0.10418618 0.10380708 0.09895129 0.09151437 0.08788872
0.0992695 0.10488028 0.11694655 0.09925823 0.07134857 0.05044976
0.05436299 0.14107476 0.20221935 0.23078151 0.18397437 0.16898235
0.18691668 0.20885124 0.26109274 0.24045051 0.23641728 0.26899254
0.32566404 0.34862562 0.27610664 0.27276417 0.27509449 0.25477291
0.17074096 0.09935381 0.07676236 0.0533133 0.05140121 0.03667797
0.04442827 0.07074471 0.07206499 0.07949918 0.05201511 0.06112893
0.0490333 0.10248293 0.13408281 0.19450623 0.18431653 0.16265856
0.17156757 0.1432039 0.16119356 0.12315261 0.16849579 0.15439109
0.14068142 0.07609922 0.04930196 0.02850954 0.05486096 0.09456452
0.13634947 0.14079856 0.1648098 0.24477716 0.26947194]Stack Overflow用户
发布于 2020-04-28 21:39:42
最简单的是，它是一个row分隔符：
>> [1,2;3,4] # octave
ans =
1 2
3 4np.matrix子类使用其字符串语法复制它：
In [1005]: np.matrix('1,2;3,4')
Out[1005]:
matrix([[1, 2],
[3, 4]])更传统的numpy输入：
In [1006]: np.array([[1,2],[3,4]])
Out[1006]:
array([[1, 2],
[3, 4]])===
在MATLAB中，矩阵本质上是面向列的2d：
>> sumint=[]
sumint = [](0x0)
>> sumint=[sumint; 12]
sumint = 12
>> sumint=[sumint; 12]
sumint =
12
12
>> sumint=[sumint; 12]
sumint =
12
12
12
>> size(sumint)
ans =
3 1因此，重复的x = [x; y]只是连接在一个新的值上-在第一个维度。相反，使用,，横向连接：
>> sumint=[]
sumint = [](0x0)
>> sumint=[sumint, 12]
sumint = 12
>> sumint=[sumint, 12]
sumint =
12 12
>> size(sumint)
ans =
1 2python的等价物是list追加的：
In [1007]: alist = []
In [1008]: alist.append(12)
In [1009]: alist.append(12)
In [1010]: alist.append(12)
In [1011]: alist
Out[1011]: [12, 12, 12]您可以重复使用numpy数组进行连接，但是它效率低下，而且通常不鼓励。它在MATLAB中很好，因为它做了相当多的JIT编译。在旧的MATLAB中，它会被人皱眉头。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/61490054
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号