我试图使用嵌套列表理解来转换python中的矩阵。
我不明白为什么这不会返回一个转置矩阵。我试图在python中实现矩阵转置,特别是使用嵌套列表理解。
return [[row[i] for i in range(len(m))] for row in m]
M是我上面的矩阵。
m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
我得到的矩阵与我输入的返回语句相同。我做错了什么?
我正在尝试将一段“for”循环代码从Matlab转换到Python。在这个块中有一个语句:A[B]=C。这三个A,B和C都是矩阵。在python中,由于Matlab和Python之间索引标准的不同,我需要编写为A[B-1]=C。当B是非空的时候,这个语句在python中很好。但是,如果B为空,则该语句如下所示:
A11 = np.copy(A[:,B-1]) #Remind that B is an empty matrix, like B=np.array([0])
索引错误:用作索引的数组必须是整数(或布尔型)类型的
实际上,如果B是空的,那么对于矩阵A11,我想要的只是另一个空矩阵。当然
我在MATLAB中有一个很大的矩阵,我需要保存它才能在python中使用它。但是,当我保存它时,MATLAB只能用-v7.3保存它,但是该文件版本不能使用以下方法在Python中读取:
import scipy.io as spio
Data = spio.loadmat('example_file.mat', squeeze_me=True)
A = Data[‘B’]
因此,需要使用h5py读取数据,如下所示:
import h5py
Data = h5py.File(‘example_file.mat’. ‘r’)
A = Data[‘B’]
以这种方式使用h5py,可