用序列创建的numpy数组

Question

我正在从MATLAB过渡到scipy（+ numpy）+
matplotlib。在执行某些事情时，我总是遇到问题。我想在三个不同的部分中创建一个简单的向量数组。在MATLAB中，我将执行以下操作：

vector=[0.2,1:60,60.8];

这导致62个位置的一维数组。我正在尝试使用scipy来实现。我现在最接近的是：

a=[[0.2],linspace(1,60,60),[60.8]]

但是，这将创建一个列表，而不是数组，因此我无法将其重塑为向量数组。但是然后，当我这样做时，我得到一个错误

a=array([[0.2],linspace(1,60,60),[60.8]])
ValueError: setting an array element with a sequence.

我相信我的主要障碍是我不知道如何在MATLAB中转换此简单操作：

a=[1:2:20];

麻木。我不知道如何创建数组来访问数组中的位置。任何帮助将不胜感激，谢谢！

Answer 1

好吧NumPy使用 两个 函数而不是一个来实现MATLAB的数组创建函数 vector ，每个函数隐式地指定一个特定的轴，沿着该轴应该发生 级联
。这些功能是：

• r_ （行级联）和

• c_ （列方式）

因此，对于您的示例，NumPy等效项是：

>>> import numpy as NP

>>> v = NP.r_[.2, 1:10, 60.8]

>>> print(v)
     [  0.2   1.    2.    3.    4.    5.    6.    7.    8.    9.   60.8]

按列的对应项是：

>>> NP.c_[.2, 1:10, 60.8]

切片 符号按预期方式工作[ start：stop：step ]：

>>> v = NP.r_[.2, 1:25:7, 60.8]

>>> v
  array([  0.2,   1. ,   8. ,  15. ,  22. ,  60.8])

尽管如果将 虚数 用作第三个参数，则切片符号的行为类似于 linspace ：

>>> v = NP.r_[.2, 1:25:7j, 60.8]

>>> v
  array([  0.2,   1. ,   5. ,   9. ,  13. ,  17. ,  21. ,  25. ,  60.8])

否则，其行为类似于 arange ：

>>> v = NP.r_[.2, 1:25:7, 60.8]

>>> v
  array([  0.2,   1. ,   8. ,  15. ,  22. ,  60.8])