只是好奇從NumPy功能的結果！

Question

我已經使用NumPy作爲我的碩士論文。我已經從MATLAB代碼的代碼轉換的部件，但是我有在與NumPy/Python的疑慮，當我參考：

m = numpy.ones((10,2)) 
m[:,0] 

它返回：

array([ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]) 

並且當I REF到：

m[:,0:1] 

返回：

array([[ 1.], 
     [ 1.], 
     [ 1.], 
     [ 1.], 
     [ 1.], 
     [ 1.], 
     [ 1.], 
     [ 1.], 
     [ 1.], 
     [ 1.]]) 

我認爲它應該是，與MATLAB產生相同的結果！

Answer 1

我忘了numpy是做什麼的，但是matlab從1開始索引矢量，而不是0.所以array（：，0）是Matlab中的一個錯誤。

Answer 2

我自己還在學習Python，但我認爲切片的工作方式是索引指向中間的位置，因此0:1只能讓您獲得第一列。這是你問的嗎？

這就是documentation不得不說：

一種方式來記住片的工作是如何 聯想到指數爲指向字符之間 ，與左邊的第一個字符的 編號爲0 。 然後最後 字符的n個字符的字符串的 具有索引n，例如右邊緣：

+---+---+---+---+---+ 
| H | e | l | p | A | 
+---+---+---+---+---+ 
0 1 2 3 4 5 
-5 -4 -3 -2 -1 

Answer 3

這是因爲numpy具有Matlab沒有的1d數組的概念。再加上numpys broadcasting這提供了一個強大的簡化（不用擔心隨處插入轉置），但意味着你必須考慮從Matlab轉換一點點。在這種情況下，使用標量Numpy提取單個列將結果簡化爲1d數組 - 但使用切片保留原始維度。如果你想更接近Matlab的語義，你可以嘗試使用Matrix類。詳情請參閱NumPy for matlab users頁面。在這種情況下，你可以做以下任一操作：

m[:,0][:,newaxis] # gives same as matlab 
np.matrix(m)[:,0] # gives same as matlab 

但請記住，如果你使用的矩陣類*變成矩陣乘法，你需要使用multiply()爲按元素。 （這在Matlab用戶頁面的NumPy中都有介紹）。一般來說，我會建議嘗試習慣於使用1d陣列，你會在matlab中有列或行向量，並且通常情況下工作。將它們重組爲二維數組時，您只需要擔心列與行。

你可能會感興趣的自動matlab到python轉換器，如OMPC(paper)（我認爲也有其他人）。