MATLAB与PYTHON交互学习（下）

MATLAB与PYTHON交互学习（下）

一，操作技巧
1，numpy按位找数
matlab可以根据逻辑语句结果获得相应位置的数据，使用此方法可以比find的速度快很多，而且有助于加速大规模的矩阵运算，如下矩阵aa=[1,2,3,4;5,6,7,8]，获取大于3的数据，可以使用：

bb=aa(aa>3)'
bb =
     5     6     7     4     8

其中aa>3返回的是一个逻辑矩阵，矩阵中0代表false，1代表true。
python中的numpy包也可以这样用，直接使用或者加一个层where函数，直接使用将会返回0。如下：

aa=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
bb=aa[np.where(aa>2)]
cc=aa[aa>2]
In[16]:bb
Out[16]: array([3, 4, 5, 6, 7, 8])
In[17]:cc
Out[17]: array([3, 4, 5, 6, 7, 8])

aa>2的结果为bool型矩阵，满足条件为ture，不满足为false。注意，这种逻辑性操作并不适合直接移植到list等数据结构中。
2，拷贝
python具有明显的编程语言性质，拷贝有三种程度：赋值，浅拷贝，深拷贝。matlab中的赋值实际更像python中的深拷贝，如matlab中b=a语句完成后b和a几乎没有任何关系，各自之间的修改没有任何关系。python中的赋值b=a b与a指向了同一片内存，因此修改a将改变b修改b将改变a，如下：

aa=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
bb=aa
aa[0,0]=10
print(aa)
print(bb