Python中的MATLAB ind2sub等价

Answer 1

我想你想要ravel_multi_index和unravel_index

Answer 2

一个谷歌搜索引导我到这个链接：https://github.com/jjakeman/pyheat/blob/master/utilities/math_utils.py

据我所知，这些函数在MATLAB中没有直接实现。

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结果我看不懂文件。如果您想要sub2ind的功能，那么您需要^{}函数。函数声明说您需要两个输入。第一个输入是2Dnumpy数组，其中每一行是特定维度的位置。例如，如果要对2D矩阵应用ind2sub，可以指定2Dnumpy数组，其中第一行包含所需的所有行位置，第二行包含所需的所有列位置。第二个输入是tuple，它决定每个维度的大小，所以对于2D数组，它是行和列的数量。

要执行ind2sub，您需要^{}函数。第一个输入是要转换为数组中每个维度位置的线性索引数组。第二个输入与前面一样是维度的元组。

我将把这篇文章放在最底层留给后人，以防你想自己尝试实现这些。

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然而，你当然可以自己实现这些。我假设因为你用numpy标记了你的文章，你会想要一个numpy式的解决方案。记住，在numpy中，访问rowmajor中的元素，而不是columnmajor中的元素，因此给定两个数组，一个用于row，另一个用于column index（0-indexed），sub2ind对于2D矩阵非常简单：

def sub2ind(array_shape, rows, cols):
    return rows*array_shape[1] + cols

array_shape是由两个元素组成的数组，其中第一个元素是矩阵中的行数，第二个元素是列数。如果您还记得，可以通过以下方式访问行主矩阵中的元素：

ind = r*cols + c

(r,c)是所需的行和列索引，前提是它是0索引的。相反，可以使用整数除法和模数：

def ind2sub(array_shape, ind):
    rows = (ind.astype('int') / array_shape[1])
    cols = (ind.astype('int') % array_shape[1]) # or numpy.mod(ind.astype('int'), array_shape[1])
    return (rows, cols)

这里，输出是一个两元素元组，其中第一个元素是行位置，第二个元素是列位置。要总结ind2sub，要访问所需的行，可以使用线性索引并对列进行整数除法。要得到所需的列，可以找到模数或余数。去三维和更高的是有点复杂。我会让你看一看我上面提到的链接，了解更多细节。

显然，我没有在上面的函数中进行任何错误检查，因此在这种情况下，显然可以使用array_shape来获得优势。做你想做的事的更好的方法是：

def sub2ind(array_shape, rows, cols):
    ind = rows*array_shape[1] + cols
    ind[ind < 0] = -1
    ind[ind >= array_shape[0]*array_shape[1]] = -1
    return ind

def ind2sub(array_shape, ind):
    ind[ind < 0] = -1
    ind[ind >= array_shape[0]*array_shape[1]] = -1
    rows = (ind.astype('int') / array_shape[1])
    cols = ind % array_shape[1]
    return (rows, cols)

我做了一些基本的错误检查，以确保没有sub2ind的行或列或ind2sub的线性索引超出界限。我把这些位置设为-1，所以你知道你在什么地方搞砸了。

祝你好运！

Answer 3

基于@rayryeng和@theblackcat的答案，您还应该注意，您将不得不使用Fortran风格的索引，并记住Python是0索引的，而MATLAB是1索引的。

Fortran风格的要求让我有点受骗了。

在Python中：

np.unravel_index(7, [1, 2, 3, 4], 'F')
(0, 1, 0, 1)

在MATLAB/Octave中

[a, b, c, d] = ind2sub([1, 2, 3, 4], 8)
a =  1
b =  2
c =  1
d =  2