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python - 我在将 MATLAB 代码转换为 Python 时遇到问题

问题描述

我需要将下面显示的代码块转换为 Python。u我创建了两个分别命名和命名的数组v，并将它们放在 0 到 M-1 范围内的 for 循环中，我知道它的find工作原理类似于 if 条件。我有一个问题，因为两者idx都是u数组。

MATLAB代码是这样的：

u = 0:(M-1); 
v = 0:(N-1); 
idx = find(u > M/2); 
u(idx) = u(idx) - M; #I have a problem here
idy = find(v > N/2); 
v(idy) = v(idy) - N;

基本上我在 Python 中所做的直到我遇到这个有问题的行是：

input_image = Image.open('./....image....')
input_image=np.array(input_image)
M,N = input_image.shape[0],input_image.shape[1]

FT_img = fftpack.fftshift(fftpack.fft2(input_image))

# Assign the order value 
n = 2; # one can change this value accordingly 
  
# Assign Cut-off Frequency 
D0 = 60; # one can change this value accordingly 
  
# Designing filter 
u=[]
v=[]
for i in range(M-1):
  u.append(i)

for i in range(N-1):
  v.append(i)

标签： pythonarraysmatlabimage-processing

解决方案

u = 0:(M-1)在Matlab中做了什么，我们如何在Python中做同样的事情？

以下是您原始Matlab代码的摘录：

    % BEGIN MATLAB %

    u = 0:(M-1); 

    % END MATLAB %

代码有什么作用？

假设M = 7. 然后Matlab代码简化：

    u = 0:6;

结果是一个u开始0和结束于的数组6：

u = [0   1   2   3   4   5   6]

本质上，您正在初始化一个连续整数数组。

在Python中有多种方法可以完成类似的事情：

    # Begin Python   

    M = 7
    u = list(range(0, M))

    # End python

注意range(0, 7)看起来像[0, ..., 5, 6]，不是[0, ..., 6, 7]
Python 的函数自动从上限range中减去1

如果你真的在做Matlab类型的东西，那么numpy你想在Python中使用的库是：

import numpy as np
u = np.array(range(0, 7))

从0开始索引与从1开始索引

请注意，Matlab索引从 开始1。
Python索引从0.
ARRAY = ["red", "blue", "white", "green"]

+--------------+-------+--------+---------+---------+
|    ARRAY     | "red" | "blue" | "white" | "green" |
+--------------+-------+--------+---------+---------+
| PYTHON INDEX |     0 |      1 |       2 |       3 |
| MATLAB INDEX |     1 |      2 |       3 |       4 |
+--------------+-------+--------+---------+---------+

了解find功能

find从Matlab翻译成英文

考虑Matlabfind中的函数：

idx = find(u > M/2);    % this is matlab-code

函数调用find(u)将在整个数组中搜索u任何严格大于M/2. find(u)然后将返回大于的所有索引列表M/2

考虑以下find函数示例：

u  = [98 00 00 87 49 50 51 00 85];
%      1  2  3  4  5  6  7  8  9 .....ARRAY INDICIES
idx = find(u > 50);
disp(idx)
% displays .... 1   4   7   9

find(u > 50)将找到u大于或等于的每个元素的索引51

考虑代码u(idx) = 22;
我们有以下结果：

+---------------------+------+-----+-----+------+-----+-----+------+-----+------+
|   MATLAB INDICIES   |  1   |  2  |  3  |  4   |  5  |  6  |  7   |  8  |  9   |
+---------------------+------+-----+-----+------+-----+-----+------+-----+------+
| print(u)            | 99   | 00  | 00  | 99   | 49  | 50  | 51   | 00  | 99   |
+---------------------+------+-----+-----+------+-----+-----+------+-----+------+
| % u > 50?           | %yes | %no | %no | %yes | %no | %no | %yes | %no | %yes |
+---------------------+------+-----+-----+------+-----+-----+------+-----+------+
| idx = find(u > 50); |      |     |     |      |     |     |      |     |      |
| u(idx) = 22;        |      |     |     |      |     |     |      |     |      |
+---------------------+------+-----+-----+------+-----+-----+------+-----+------+
| print(u)            | 22   | 0   | 0   | 22   | 49  | 50  | 22   | 0   | 22   |
+---------------------+------+-----+-----+------+-----+-----+------+-----+------+

数组中u大于或等于的所有内容51都替换为22

find从英语翻译成Python

假设您u在Python中有一个数组。
您想要替换每个大于或等于的整数51 ，22
您可以使用以下库在Python中执行此操作：numpy

# This is Python (not matlab)
import numpy as np

u = [98 00 00 87 49 50 51 00 85];
u = np.array(u)
u[u > 50] = 22

# THIS IS PYTHON CODE (not matlab)

请注意，u[u > 50] = 22这与以下内容相同：

# THIS IS PYTHON CODE (not matlab)   

indicies = type(u).__gt__(u, 50)
u.__setitem__(indicies, 22)  

# THIS IS PYTHON CODE (not matlab)

find从Matlab转换为Python

如果您将部分原始代码从Matlab转换为Python，它将如下所示：

MATLAB输入：

M = 7      
u = 0:(M-1);     
idx = find(u > M/2); 
u(idx) = u(idx) - M;

蟒蛇输出：

# THIS IS PYTHON CODE (not matlab)   
 
import numpy as np
M = 7    
u = np.array(range(0, M))   
idx = u > M/2
u[idx] = u[idx] - M  

# THIS IS PYTHON CODE (not matlab)

将所有Matlab代码翻译成英语和数学

在文章的开头，我解释了一些单独的Matlab代码的作用。

现在，让我们将整个Matlab脚本翻译成英语和数学。

*** 与您的原始/旧 MATLAB 相似的内容如下 ***

function u = GenerateArray(M)
    u = 0:(M-1); 
    idx = find(u > M/2); 
    u(idx) = u(idx) - M; 
end

M = 7;
u = GenerateArray(M);

N = 9;
v = GenerateArray(N);

*** 表格中的行为***

我认为Matlab代码作为表格比作为代码更容易理解：

+--------------+---------------------------+
| WHOLE NUMBER |           ARRAY           |
| `M`          |  `u`                      |
+--------------+---------------------------+
| 4            | 0   1   2  -1             |
| 5            | 0   1   2  -2  -1         |
| 6            | 0   1   2   3  -2  -1     |
| 7            | 0   1   2   3  -3  -2  -1 |
+--------------+---------------------------+

对于M > 7：

  • 数组的左半部分是：[0, 1 , 2, 3, [...], floor(M/2)]
  • 数组的右半部分是：lang-none [(-1)*(x-0), (-1)*(x-1), (-1)*(x-2), [...], -3, -2, -1] 其中x等于floor((M-1)/2)

将所有Matlab代码翻译成Python

以下Python脚本与Matlab脚本具有相同的输出：

import numpy as np
import itertools as itts

def generate_data(array_size : int) -> type(np.array(range(0, 1))):
    """
    +--------------+---------------------------+
    | INPUT        |           OUTPUT          |
    +--------------+---------------------------+
    | 4            | 0   1   2  -1             |
    | 5            | 0   1   2  -2  -1         |
    | 6            | 0   1   2   3  -2  -1     |
    | 7            | 0   1   2   3  -3  -2  -1 |
    +--------------+---------------------------+

     * the left side of the array:
         starts at:
             zero

         ends at:
             floor(M/2)

         counts by:
             +1

         looks like:
             [0, 1 , 2,  3,  [...],  floor(M/2)]

     * the right side of the array...
         starts at
            (-1) * floor((M-1)/2)

         ends at:
             -1

         counts by:
             -1

         looks like:
             [
                 (-1) * floor((M-1)/2),
                 (-1) * (floor((M-1)/2) - 1),
                 (-1) * (floor((M-1)/2) - 2),
                 [...],
                 -3,
                 -2,
                 -1
            ]

    """
    # clean_input = int(dirty_input)
    n = int(array_size)

    # make the first element of the left side of the array be zero.
    # left_side_first = 0
    lsf = 0

    # left_side_last = clean_input // 2
    lsl = n // 2

    # left_side_iterator =  range(left_side_first, 1 + left_side_last)
    lsit = range(lsf, 1 + lsl)
    # `list` stands for "left side iterator"

    right_side_first = (-1) * ((n - 1) // 2)
    right_side_last = -1
    right_side_iterator = range(right_side_first, 1 + right_side_last)

    # merged_iterator = chain(left_side_iterator, right_side_iterator)
    merged_iterator = itts.chain(lsit, right_side_iterator)

    output = np.array(list(merged_iterator))

    # We convert the iterator to a `list` because the following
    # direct use of the iterator does not work:
    #
    #    output = np.array(merged_iterator)

    return output

我们可以像这样调用Python函数：

arr = generate_data(14)
print(arr)

输入的输出14如下所示：

[ 0  1  2  3  4  5  6  7 -6 -5 -4 -3 -2 -1]

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