python - 使用序列创建的 numpy 数组

Question

我正在从 MATLAB 过渡到 scipy(+numpy)+matplotlib。在实现某些事情时，我一直遇到问题。我想在三个不同的部分创建一个简单的向量数组。在 MATLAB 中，我会执行以下操作:

vector=[0.2,1:60,60.8];

这会产生一个包含 62 个位置的一维数组。我正在尝试使用 scipy 来实现这一点。我现在最接近的是:

a=[[0.2],linspace(1,60,60),[60.8]]

但是，这会创建一个列表，而不是数组，因此我无法将其 reshape 为向量数组。但是，当我这样做时，我得到一个错误

a=array([[0.2],linspace(1,60,60),[60.8]])
ValueError: setting an array element with a sequence.

我相信我的主要障碍是我不知道如何在 MATLAB 中翻译这个简单的操作:

a=[1:2:20];

到 numpy.我知道如何访问数组中的位置，尽管在创建序列时不知道。任何帮助将不胜感激，谢谢!

Answer 1

NumPy 实现了 MATLAB 的数组创建函数，vector，使用 两个 函数而不是一个 - 每个都隐含指定一个特定的轴，concatenation em> 应该发生。这些功能是:

• r_(逐行连接)和

• c_(按列)

因此，对于您的示例，NumPy 等价物是:

>>> import numpy as NP

>>> v = NP.r_[.2, 1:10, 60.8]

>>> print(v)
     [  0.2   1.    2.    3.    4.    5.    6.    7.    8.    9.   60.8]

按列对应的是:

>>> NP.c_[.2, 1:10, 60.8]

slice 符号按预期工作 [start:stop:step]:

>>> v = NP.r_[.2, 1:25:7, 60.8]

>>> v
  array([  0.2,   1. ,   8. ,  15. ,  22. ,  60.8])

虽然如果将 虚数 用作第三个参数，切片符号的行为类似于 linspace:

>>> v = NP.r_[.2, 1:25:7j, 60.8]

>>> v
  array([  0.2,   1. ,   5. ,   9. ,  13. ,  17. ,  21. ,  25. ,  60.8])

否则，它的行为类似于 arange:

>>> v = NP.r_[.2, 1:25:7, 60.8]

>>> v
  array([  0.2,   1. ,   8. ,  15. ,  22. ,  60.8])