用Numpy解释Matlab索引/切片

Question

我正在将一些Matlab代码转换成Python，我发现了一行我无法理解的代码：

Y = reshape(X(j+(1:a*b),:),[b,a,p])

我知道reshape函数有一个numpy analog，我也读过Matrix Indexing in MATLAB文档，但我似乎无法理解这行代码，无法将其转换为numpy索引/切片。在

我尝试了online converter OMPC，但它使用了functions that are not defined outside of it（就像mslice）：

^{pr2}$

我也尝试过SMOP converter，但结果也很难理解：

Y = reshape(X(j + (arange(1, dot(a, b))), arange()), concat([b, a, p]))

你能解释一下在简单的Matlab中转换成numpy索引/切片规则吗？在

Answer 1

Y = X[j+np.arange(a*b),:].reshape((b,a,p))

在不知道您到底想要什么的情况下，这是将matlab行翻译成python。在

注意，matlab索引从1开始，而numpy的索引从0开始。因此，根据其他行，内线可以是np.arange(a*b)或{}。在

另外，您不需要使用第二个索引X，因此X[1,:]==X[1]是{}

Answer 2

在八度音阶中：

>> 1:3*3
ans =
   1   2   3   4   5   6   7   8   9

在numpy ipython中：

^{pr2}$