将数学函数从 MATLAB 转换为 Python

Question

我目前正在从事一个项目，该项目涉及将在 MATLAB 中运行的程序翻译成 Python 以提高速度和效率。然而，我遇到了一个绊脚石。首先，我对 MATLAB 中的波浪号（~）表示什么感到困惑，以及如何在 python 中以相应的方式表示它。其次，我一直在搜索文档，也很难在 MATLAB 中找到与“sign”函数等效的函数。

    indi = ~abs(indexd);
    wav = (sum(sum(wv)))/(length(wv)*(length(wv)-1));
    thetau = (sign(sign(wv - wav) - 0.1) + 1)/2;
    thetad = (sign(sign(wav - wv) - 0.1) + 1)/2;

我已经将前一段代码中的 indexd 和 wv 转换为 numpy 数组。替换 ~ 和 sign 函数最有效的 Pythonic 方法是什么？

Answer 1

如果您使用的是numpy，那么您也可以使用~ 来反转事物，就像 MATLAB 一样。请参阅：What does the unary operator ~ do in numpy?。 sign 函数也存在于numpy 中。你使用numpy.sign。因此，上面的代码很简单：

>>> import numpy as np
>>> indi = ~np.abs(indexd)
>>> wav = (np.sum(wv))/(len(wv)*(len(wv)-1))
>>> thetau = (np.sign(np.sign(wv - wav) - 0.1) + 1)/2
>>> thetad = (np.sign(np.sign(wav - wv) - 0.1) + 1)/2

请注意，在 MATLAB 中对矩阵使用 length 可找到矩阵中的最大维度，而 numpy 使用 len 为您提供矩阵中的总行数。假设wv 中的行数大于或等于wv 中的列数，那么上面的代码将按预期工作。但是，如果您的列多于行，您需要找到最大尺寸并使用它来代替......所以：

>>> import numpy as np
>>> maxdim = np.max(wv.shape)
>>> indi = ~np.abs(indexd)
>>> wav = (np.sum(wv))/(maxdim*(maxdim-1))
>>> thetau = (np.sign(np.sign(wv - wav) - 0.1) + 1)/2
>>> thetad = (np.sign(np.sign(wav - wv) - 0.1) + 1)/2

默认情况下，上面对numpy.sum 的调用实际上对所有维度求和，因此无需调用嵌套的sum 调用对整个矩阵求和（感谢 Divakar！）。

完全推荐你去这里看看从 MATLAB 翻译到 numpy 的精彩表格和指南：http://wiki.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users