将Matlab结构转换为python/numpy

Question

我有一小段matlab代码，我想翻译python/numpy

for i = 1:numel(order)
%This puts all output data into one variable, alongside the scan length
%and separation
plotout = [plotout; resout(i).output ...
repmat((i-1)*separation,[length(resout(i).output) 1]) ...
transpose(0:0.004712:(length(resout(i).output)*0.004712)-0.004712)];
end

我已经尝试在repmat的替换中使用np.matlibrepmat，但我不确定如何具体继续使用最后一行transpose(0:0.004712:(length(resout(i).output)*0.004712)-0.004712)];

如有任何帮助，将不胜感激

Answer 1

最后一行生成一个列向量，与其他列向量一起附加。

代码

(0 : 0.004712 : (length(resout(i).output)*0.004712)) - 0.004712

以0.004712的步长从0计数到(length(resout(i).output)*0.004712)，然后从每个元素中减去0.004712。

这相当于：

np.arange(0, (len(resout(i).output)*0.004712), 0.004712) - 0.004712

其是某种大小的CCD_ 8的行矢量。所得到的行向量然后被转置为列向量CCD_ 9。

在numpy中，这可以通过类似的方法来完成

A = np.arange(0, (len(resout(i).output)*0.004712), 0.004712) - 0.004712
np.reshape(A, (len(A), 1))