所以我今天碰到了这个虫子
A_TEST(dest,:)=A_TEST(source,:)+A_TEST(dest,:);
A_TEST(:,dest)=A_TEST(:,source)+A_TEST(:,dest);
如果dest是非唯一的,这是失败的(这是合理的)。因此,我的快速修复是在dest上执行for循环。
for (k=1:numel(dest))
A(dest(k),:)=A(source(k),:)+A(dest(k),:);
A(:,dest(k))=A(:,source(k))+A(:,dest(k));
end
而matlab在这种循环方面做得很差。怎么才能
我正在尝试将一些代码从MATLAB迁移到python,我很难理解为什么下面的代码不能工作。
import numpy as np
ngrid = 56
A = np.random.randint(10, size =(ngrid*ngrid,2))
A_tmp = A
B = np.random.randint(10,size =(ngrid*ngrid,2,2) )
for jj in range(ngrid*ngrid):
A[jj,:] = A_tmp[jj,:]*B[jj,:,:].conj()
当我执行这段代码时,我得到了错误。
ValueError: could no
我正在尝试将下面这段关于矩阵的外积的Matlab代码重写成python代码, function Y = matlab_outer_product(X,x)
A = reshape(X, [size(X) ones(1,ndims(x))]);
B = reshape(x, [ones(1,ndims(X)) size(x)]);
Y = squeeze(bsxfun(@times,A,B));
end 我的python代码的一对一翻译如下(考虑到numpy数组和matlab矩阵的形状是如何排列的), def python_outer_product(X, x):
X_shape =
是最近发布的MathWorks产品。我的理解是,它是一个Matlab- to -C编译器,与以前的解决方案相比,最大的优点是结果程序不需要链接到Matlab共享库。
有权访问此产品的人可以确认上面的内容吗?翻译后的程序的依赖关系是什么?我们谈论的是什么样的性能?此外,我真的希望看到一些示例输出,以了解产生的C程序是否可以在不访问Matlab源代码的情况下被理解和改进。
如果操作得当,这可能是非常强大的,允许在Matlab中进行快速原型设计,并在事情变得严重时立即转换为C语言。我有点希望它不能很好地工作,这样Python+Numpy+Scipy.weave仍然是更好的^^。
我是一个Matlab用户,并试图进入Python。我试着用Python编写一个最小的de2bi函数示例(它将十进制转换为右msb),这是我以前在Matlab中使用的。但是,我对numpy数组感到困惑。
Python代码:
import numpy as np
def de2bi(d, n)
d = np.array(d)
power = 2**np.arange(n)
d = d * np.ones((1,n))
b = np.floor((d%(2*power))/power)
return b
Python输出:
>>> prin
给定一个仅包含0和1元素的索引数组idx,1表示感兴趣的样本索引,以及一个样本数组A (A.shape[0] = idx.shape[0])。这里的目标是基于索引向量提取样本的子集。
在matlab中,要做的事情很简单:
B = A(idx,:) %assuming A is 2D matrix and idx is a logical vector
如何在Python中以简单的方式实现这一点?
据我所知,线dr=(r-v*v/2)*dT中的维数存在误差。但我对Matlab知之甚少。请帮我修一下。代码又小又简单。也许有人会找时间看看
function [optionPrice] = upAndOutCallOption(S,r,v,x,b,T,dT)
t = 0;
dr=[];
pert=[];
while (t < T) & (S < b)
t = t + dT;
dr = (r - v.*v./2).*dT;
pert = v.*sqrt( dT ).*randn();
我有这个MATLAB代码,我需要翻译成python,但是在触发数组中创建一个新列有一个问题。在MATLAB中,代码创建一个最初为空的n*2矩阵,我希望能够在python中这样做。使用NumPy,我创建了fired = np.where(v >= 30)。然而,python创建一个元组而不是数组,因此它抛出一个错误:
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'tuple'
这是我在MATLAB中想要转换成Python的代码。
firings=[];
firings=[firings; t
我正在学习安德鲁·吴( Andrew )的机器学习课程,目前正在用MATLAB/Octave编写一个前向传播代码,以解决这个成本函数:
目前,我已经用如下的for循环形式编写了它:
for i= 1:m
for j= 1:num_labels
J = J + log(ht(j,i))*y(j,i) + log(1-ht(j,i))*(1-y(j,i));
end
end
J = -J/m;
这样就可以完成任务了。但是,我想简化这段代码,因为当我觉得可以使用向量化形式时,我总是觉得在MATLAB中使用for循环有点“脏”。但是for循环看起来很自然,因为有两个求和。
当我尝试在MATLAB中使用定义为其自身函数的变量omega绘制函数h时,我从控制台得到Inner matrix dimensions must agree, error using _*_响应。
当我在h的独立函数组件之间使用+时,该函数起作用;当我尝试将h中的两个内部函数相乘时,该函数不起作用,根据我的猜测,这是导致矩阵模糊错误的原因。
function h = freqp(omega)
k = (1:1024-1);
hh = (1:1024-1);
omega = zeros(length(k),1);
omega = (k-1)*((2*pi
我正在查看一个octave/matlab代码,发现了以下内容: deltaT = 1; % sampling period for data
......
R = rcValues(2:2:end)/1000; % convert these also
C = rcValues(3:2:end)*1000; % convert kF to F
RCfact = exp(-deltaT./(R.*C)); 这一点(.)在-deltaT中的意思。和R.在这个数学表达式中?
我有一个用Python创建的计算,我试图将其转换为Octave 4.2.2,这与Matlab代码类似。
Python代码:
def gcd(a,b):
if b == 0:
return a
else:
return gcd(b,a%b)
def lcm(a,b):
return a*b//gcd(a,b)
def NumberOfShifts(m,n):
N = 1
l = min(-(-m//2),-(-n//2))
for k in range(1,l):
N = lcm(N,2+m+n-4*k)
return 2*N
如果m和n都
嗨,我在用numpy + numba运行科学计算。我意识到就地添加numpy数组是非常缓慢的.与matlab的比较
下面是matlab代码:
tic;
% A,B are 2-d matrices, ind may not be distinct
for ii=1:N
A(ind(ii),:) = A(ind(ii),:) + B(ii,:);
end
toc;
下面是numpy代码:
s = time.time()
# A,B are numpy.ndarray, ind may not be distinct
for k in xrange(N):
A[ind[k]