問題將Matlab的稀疏（）代碼numpy的/ SciPy的與csc_matrix（）

我有點新手既Matlab的和Python的等等，很多道歉，如果這個問題有點愚蠢......問題將Matlab的稀疏（）代碼numpy的/ SciPy的與csc_matrix（）

我試圖用numpy和scipy將一些Matlab代碼轉換爲Python，並且事情一直很好，直到我到達有人寫的稀疏矩陣。 Matlab代碼如下所示：

unwarpMatrix = sparse(phaseOrigin, ceil([1:nRead*nSlice*nPhaseDmap]/expan), 1, numPoints, numPoints)/expan;

這是我的Python代碼（與我的思考過程）導致我嘗試轉換。對於給定的數據集I與測試（在Matlab和Python）的：

NREAD = 64
nslice = 28
nphasedmap = 3200
EXPAN = 100
爲NumPoints = 57344

因此， phaseorigin，S的長度，並且j陣列5734400（和我們已確認創建我phaseorigin陣列輸出完全相同的結果Matlab的確實的功能）

#Matlab sparse takes: S = sparse(i,j,s,m,n) 
#Generates an m by n sparse matrix such that: S(i(k),j(k)) = s(k) 

#scipy csc matrix takes: csc_matrix((data, ij), shape=(M, N)) 

#Matlab code is: unwarpMatrix = sparse(phaseOrigin, ceil([1:nRead*nSlice*nPhaseDmap]/expan), 1, numPoints, numPoints)/expan; 
size = nread*nslice*nphasedmap 

#i would be phaseOrigin variable 
j = np.ceil(np.arange(1,size+1, dtype=np.double)/expan) 

#Matlab apparently treats '1' as a scalar so I should be tiling 1 to the same size as j and phaseorigin 
s = np.tile(1,size) 

unwarpmatrix = csc_matrix((s,(phaseorigin, j)), shape=(numpoints,numpoints))/expan

所以當我嘗試運行我的Python代碼我得到：

ValueError: column index exceedes matrix dimensions

這當我運行，即使數組大小比定義的矩陣規模較大的Matlab代碼不會發生......

我究竟做錯了什麼？我顯然已經搞砸了......非常感謝您的幫助！

來源

2011-10-13 NJM

問題是; Python索引從0開始，而Matlab索引從1開始。因此對於大小爲57344的array，在Python中，第一個元素是arr[0]，最後一個元素是arr[57343]。

您變量j的值從1到57344。你可能會看到這個問題。創建你j這樣可以解決這個問題：

j = np.floor(np.arange(0,size, dtype=np.double)/expan)

然而，良好的使用之前檢查這個...

來源

2011-10-13 22:38:28 Avaris

嗯...我不認爲這是我有，因爲LEN（問題j）= 5734400（這是我想要的），並且我確實需要j [0] = 1 – NJM

@NJM：'j'的長度不是問題，而是'max（j）= 57344'。 'j'保存列信息，如果用「1」表示*第一列*，那麼你肯定會希望在Python **中使用'j [0] = 0' **。檢查這個鏈接的Python（numpy＆scipy）和Matlab之間的差異：http://www.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users – Avaris

啊，我明白你現在說的話。它看起來像我可能需要查看我的phaseorigin變量，因爲它的max（）似乎也是57344.00。謝謝。 – NJM

問題將Matlab的稀疏（）代碼numpy的/ SciPy的與csc_matrix（）

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