Преобразование целых чисел между Python (numpy) и Matlab

У меня есть код Python, в котором я использую numpy для выполнения некоторых вычислений. В моем коде у меня есть некоторая целочисленная переменная «N», которую я использую в качестве индекса.

Затем я использую scipy.io.savemat для использования этого индекса в моем коде Matlab (2017a), и я получаю эту ошибку, когда делаю что-то подобное:

% N is the int variable I have from my python code
>> N
N =
  int64
   1792
>> (1:2)/N
Error using  / 
Integers can only be combined with integers of the same class, or scalar doubles.

По-видимому, «собственные целые числа» Matlab относятся к классу «двойной». Под чем я подразумеваю:

>> N=3
N =
     3
>> class(N)
ans =
    'double'

Если бы я назначил «N» в своем коде Matlab, у меня не было бы проблем с выполнением вышеуказанного кода. Но я назначаю свои переменные в python, а затем конвертирую их в Matlab. Попытка использовать numpy.double для 'N' в моем коде python приводит к предупреждениям numpy, например:

>>> N = numpy.double(100)
>>> numpy.zeros(N)
VisibleDeprecationWarning: using a non-integer number instead of an integer will result in an error in the future

Подводя итог, я хочу использовать «N» как целое число в моем коде Python, а затем как двойное число (или что-то еще, что работает как собственное целое число Matlab) в моем коде Matlab. Я думал, что savemat сделает это преобразование за меня, но, вероятно, по другим веским причинам это не так.

Очевидным решением было бы преобразовать целое число в двойное до или после сериализации. Но так как у меня есть огромный словарь с множеством разных переменных, это потребует отслеживания типов каждой из них, чего я бы очень хотел избежать. Я ищу простое более «родное» решение.

Как бы вы предложили решить этот вопрос? Спасибо


python numpy matlab double
person nivniv    schedule 25.04.2017    source источник
comment
np.double(100) создает поплавок. Поэтому np.zeros не любит - использует, но предупреждает. Как насчет того, чтобы сохранить целое число N в Python, но сохранить его как float(N) в файл. У меня Octave, а не MATLAB, поэтому, возможно, я не смогу проверить это для вас.   -  person hpaulj    schedule 25.04.2017
comment
Спасибо @hpaulj, ваше решение потребует отслеживания моих типов в моем огромном словаре, который я конвертирую из Python в Matlab. Вы говорите, что я не совсем ясно выразился в своем вопросе. Я обновил, отредактировал, пожалуйста, проверьте   -  person nivniv    schedule 26.04.2017

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

В дополнение к моему комментарию я попытался сохранить некоторые значения в numpy и загрузить их с помощью октавы:

In [552]: from scipy import io
In [553]: io.savemat('test.mat',dict(N=100, fN=float(100),x=np.arange(100)))

В октаве

>> load test.mat
>> (1:2)/N
ans =
  0  0

>> (1:2)/fN
ans =
   0.010000   0.020000

>> (1:2)/100
ans =
   0.010000   0.020000
>> M=100
M =  100
>> whos
Variables in the current scope:

   Attr Name        Size                     Bytes  Class
   ==== ====        ====                     =====  =====
        M           1x1                          8  double
        N           1x1                          4  int32
        ans         1x2                         16  double
        fN          1x1                          8  double
        x           1x100                      400  int32

Так что да, сохранение Python чисел (и массивов) в виде чисел с плавающей запятой ближе всего к записи этих значений в MATLAB/Octave.

>> (1:2)/double(N)
ans =
   0.010000   0.020000

также работает для преобразования импортированных значений в число с плавающей запятой

person hpaulj    schedule 25.04.2017