私はPythonでmatlab関数を計算しようとしています。Matlab diff(F、var、n)対Python numpy diff(a、n = 1、axis = -1)
y = diff(x,1,2)
Xされ、グレースケール画像
あなたの質問にコメントして
私はPythonでmatlab関数を計算しようとしています。Matlab diff(F、var、n)対Python numpy diff(a、n = 1、axis = -1)
y = diff(x,1,2)
Xされ、グレースケール画像
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二つがあります。ただし、ドキュメントは、MATLABにし、numpyのの両方で、引数の順序があると述べていますここの問題。
まず、引数の順序をnp.diff
に入れ替えました。 MATLABとPythonは同じ引数の順序を使用します。 Pythonは名前付き引数をサポートしているので、このような問題を避けるために引数名を使用するほうがよい場合がよくあります。
第2に、Pythonインデックスは0から始まり、MATLABインデックスは1
で始まります。これは軸にも適用されるので、MATLABの軸2
はPythonの軸1
です。
したがって、Pythonでの正しい関数呼び出しはnp.diff(fimg, 1, 1)
ですが、np.diff(fimg, axis=1)
はより良いIMOです。
MATLAB:
>> a = reshape(1:100, 10, [])'
a =
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
61 62 63 64 65 66 67 68 69 70
71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
>> diff(a,1, 2)
ans =
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
のPython:
>>> a = np.arange(100).reshape(10, -1)
>>> print(a)
[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24 25 26 27 28 29]
[30 31 32 33 34 35 36 37 38 39]
[40 41 42 43 44 45 46 47 48 49]
[50 51 52 53 54 55 56 57 58 59]
[60 61 62 63 64 65 66 67 68 69]
[70 71 72 73 74 75 76 77 78 79]
[80 81 82 83 84 85 86 87 88 89]
[90 91 92 93 94 95 96 97 98 99]]
>>> print(np.diff(a, axis=1))
[[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1]]
を助けてください、私はnumpyの差分機能を試してみましたが、私は別の答え
を取得し、あなたがに引数を入れ替え表示されますdiff
の機能です。
配列
N
次元
いくつかの追加情報を提供してください。 MATLABでdiffをどのように呼び出すのですか?あなたはどんなイメージを使っていますか?答えはあなたが期待するものとどう違うのですか? – meetaig
Matlab:fimg = single(gstreet2); xdif_img = diff(fimg、1,2); Python; fimg = fimg.astype( 'float32'); xdif_img = np.diff(fimg、2,1) –