Einführung

Hinweise, dass MATLAB-Benutzer Python berühren
Sequentielle Überarbeitung

Umgebung

--spyder Es fühlt sich schwer und unansehnlich an.

Ich dachte an einen Baldachin, an den ich mich nicht erinnere
visuelles Studio schwer, Fenster
Ich denke, emacs + jedi.el + ipython ist genug für die Fertigstellung --Atom, Subime + ipython Ich habe es nicht ausprobiert, aber es reicht aus, wenn es externe Module ergänzt.

startup Wenn Sie startup.m in MATLAB in MATLAB / ausführen, wird es beim Start ausgeführt, also habe ich den Pfad dort festgelegt, aber in ipython ist es wie "~ / .ipython / profile_default / startup / 00-hoge.py". Es scheint, dass Sie es schreiben sollten. Aus dem READ ME unten. Ich kenne keine Fenster.

This is the IPython startup directory
.py and .ipy files in this directory will be run *prior* to any code or files specified
via the exec_lines or exec_files configurables whenever you load this profile.

Files will be run in lexicographical order, so you can control the execution order of files
with a prefix, e.g.
    00-first.py
    50-middle.py
    99-last.ipy

Ich habe vorerst nur das geschrieben

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Impressionen

――Es wurde in MATLAB in letzter Zeit verbessert, aber der Namespace ist leicht zu verstehen. --Charaktercode, insbesondere Escape ist kompliziert --ipython ergänzt manchmal nicht

Schaben ist einfach ――Ich bin der Meinung, dass MATLAB flexibler und besser für Grafiken ist.

Grammatik

Index

a(1:end) => a[0:]
a(1:end-1) => a[0:-1]

Funktionsbezogen

Zuerst verstand ich den Standard von Statistiken und Bildverarbeitungspaketen nicht, unabhängig von der Standardverarbeitung.

System

mkdir => os.mkdir
tic => t = time.time()
toc => time.time()-t
disp => print "Hello"

Warteschlange

Es ist fast wie numpy

A(:) => A.ravel()
num2str => "{0:04d}".format(A[i])

Statistiken

Einfache Funktionen sind in numpy. Danach scheint scipy.stats genug zu sein

median(A) => numpy.median(A)
mean(A) => numpy.mean(A)
std(A) => numpy.std(A)
corrcoef => numpy.corrcoef
signrank => scipy.stats.wilcoxon
zscore => scipy.stats.mstats.zscore

Bildverarbeitung im Zusammenhang

Befindet sich skimage in der Nähe des IPT Nummer eins?

imadjust => skimage.transform.rescale_intensity
imresize => skimage.transform.resize
imread => skimage.io.imread
imwrite => skimage.io.imsave

Matlab => Python-Migrationsnotizen