Matlab与Python中find/where、reshape、eig的区别

Matlab与Python中find/where、reshape、eig的区别

• find/where、reshape的区别

  Matlab中，矩阵的单下标是列元素优先的，所以find、reshape得到的结果都是列元素优先的排序方式。

  而Python中，通过numpy使用矩阵，其单下标是行元素优先的，所以，reshape得到的结果都是按行元素优先排列的；不过，可以通过设置参数order=’F’，使其排序和matlab中的一样，当where和reshape配合使用的来过滤数据的时候，要保证数据排序的一致。

  numpy.where返回的结果是全下标方式，而不是单下标，和find不同，如果要实现和find一样的单下标，可将矩阵flatten成一维数据，再使用where获得全下标，取其中的单个下标来使用即可。如下：

  #获取mask要保留的数据下标
  ids = np.where(self.mask.flatten() > 0)[1];  
  
  # 将一个波段的图像数据转为一列数据，共bands列
  X = np.reshape(self.X, (self.nrows*self.ncols,        self.nvar1))
  Y = np.reshape(self.Y, (self.nrows*self.ncols, self.nvar2))
  
  # 每个波段只保留要的值，保留相应的行
  XMask = X[ids, :]
  YMask = Y[ids, :]
  

  这里，flatten和reshape都使用了默认的行元素优先的顺序，如果要列元素优先，可改为：

  #获取mask要保留的数据下标
  ids = numpy.where(self.mask.flatten() > 0，order='F')[1];  
  
  # 将一个波段的图像数据转为一列数据，共bands列
  X = numpy.reshape(self.X, (self.nrows*self.ncols,        self.nvar1), ord