将一行 Matlab (bsxfun， rdivide) 翻译成 Python

Question

我正在将Matlab函数翻译成Python。不幸的是，我不是 Matlab 专家，我很难理解某些行，例如：

a = [[0, 1]; [2, 3]]
bsxfun(@rdivide, sqrt(a), a)

我还不太明白，但我认为这条线确实

r / a

对于 sqrt（a） 的每一行 r（还是每一列？）和 r/sqrt（a） 通常可以转换为 numpy 作为

numpy.linalg.solve(sqrt(a).T, r.T).T

这样做的问题是：Matlab说结果是

       NaN   1.00000
   0.70711   0.57735

Numpy说它是

[ 1.  0.]
[ 0.55051026  1.41421356]

由

for i in range(2): print linalg.solve(sqrt(a).T, a[i, :].T).T

错误在哪里？矩阵 sqrt（a） 和 a 只是示例。您可以用任何其他矩阵替换它们。我只是想了解 bsxfun 对 rdivide 的作用。

Answer 1

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[0,1],[2,3]])
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> b = np.sqrt(a)
>>> b/a
Warning: invalid value encountered in divide
array([[        nan,  1.        ],
       [ 0.70710678,  0.57735027]])
>>>

由于您需要逐元素除法，而不是矩阵乘以逆，因此numpy.linalg不是您想要的。

Answer 2

一楼给你 python 代码的转换。

但是如果你想知道为什么编码：

for i in range(2): print linalg.solve(sqrt(a).T, a[i, :].T).T

给出结果

[ 1.  0.]
[ 0.55051026  1.41421356]

因为linalg.solve()求解线性矩阵方程或线性标量方程组。

所以代码for i in range(2): print linalg.solve(sqrt(a).T, a[i, :].T).T将求解线性矩阵方程

0 * x0 + sqrt(2) * x1 = 0
1 * x0 + sqrt(3) * x1 = 1
0 * x0 + sqrt(2) * x1 = 2
1 * x0 + sqrt(3) * x1 = 3

所以你会得到结果

[ 1, 0].T
[ 3 - sqrt(6) , sqrt(2)].T

在 numpy 形状中，(2L,).T与(2L,)相同，因此您会得到答案。