matlab中单引号(')是什么意思，怎么改成python

Question

grad = (1/m * (h-y)' * X) + lambda * [0;theta(2:end)]'/m; 
cost =  1/(m) * sum(-y .* log(h) - (1-y) .* log(1-h)) + lambda/m/2*sum(theta(2:end).^2);

如何将这两行改为python？我尝试使用 zip 来完成与 '.但它显示错误。

Answer 1

Matlab中的“'”是矩阵的'transpose'。 numpy 包是 python 中科学计算的基础包。 numpy.transpose 可用于执行相同的任务。

import numpy as np
matrix = np.arange(6).reshape((2,3))

这将创建一个两行三列的矩阵，如下所示：

>>> array([[0, 1, 2],[3, 4, 5]])

则转置为：

np.transpose (matrix)
>>> array([[0, 3],[1, 4],[2, 5]])

希望对你有帮助

Answer 2

简答：

MATLAB 中的' 运算符是矩阵（共轭）转置运算符。它围绕维度翻转矩阵并采用矩阵的复共轭（第二部分是让人绊倒的部分）简短的回答是 Python 中 a' 的等价物是 np.atleast_2d(a).T.conj()。

稍微长一点的回答：

除非您真的知道自己在做什么，否则不要在 MATLAB 中使用 '。使用.'，也就是普通的转置。它等效于 Python 中的 np.atleast_2d(a).T（无共轭）。如果您确定python中的a.ndim >= 2，那么您可以直接使用a.T。如果你确定Python中的a.ndim == 1，你可以使用a[None].T。如果你确定 Python 中的 a.ndim == 0 那么转置是没有意义的，所以随心所欲。

很长的答案：

转置的基本思想是围绕一维翻转数组或矩阵所以考虑一下：

>> a=[1,2,3,4,5,6]

a =

    1     2     3     4     5     6

>> a'

ans =

    1
    2
    3
    4
    5
    6

>> b=[1,2,3;4,5,6]

b =

    1     2     3
    4     5     6

>> b'

ans =

    1     4
    2     5
    3     6

所以看起来很清楚，' 进行了转置。但那是骗人的:

c=[1j,2j,3j,4j,5j,6j]

c =

Columns 1 through 3

0.000000000000000 + 1.000000000000000i  0.000000000000000 + 2.000000000000000i  0.000000000000000 + 3.000000000000000i

Columns 4 through 6

0.000000000000000 + 4.000000000000000i  0.000000000000000 + 5.000000000000000i  0.000000000000000 + 6.000000000000000i

>> c'

ans =

0.000000000000000 - 1.000000000000000i
0.000000000000000 - 2.000000000000000i
0.000000000000000 - 3.000000000000000i
0.000000000000000 - 4.000000000000000i
0.000000000000000 - 5.000000000000000i
0.000000000000000 - 6.000000000000000i

所有这些底片是从哪里来的？它们不在原始数组中。 documentation 中描述了这样做的原因。 MATLAB 中的 ' 运算符不是普通的转置运算符，普通的转置运算符是 .'。 ' 运算符执行 复共轭 转置。它执行矩阵的转置并执行该矩阵的复共轭。

问题是这几乎不是您真正想要的。这将导致代码似乎按预期工作，但会悄悄地更改您的 FFT 数据，例如。因此，除非您绝对肯定您的算法需要复数共轭转置，否则请使用 .'.

至于Python，Python转置运算符是.T。所以你考虑这个：

>>> a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
>>> print(a)
[[1 2 3 4 5 6]]
>>> print(a.T)
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]]
>>> b = np.array([[1j, 2j, 3j, 4j, 5j, 6j]])
[[ 0.+1.j  0.+2.j  0.+3.j  0.+4.j  0.+5.j  0.+6.j]]
>>> (1j*np.ones((1,10))).T
[[ 0.+1.j]
 [ 0.+2.j]
 [ 0.+3.j]
 [ 0.+4.j]
 [ 0.+5.j]
 [ 0.+6.j]]

注意虚部没有负数。如果要获得复共轭转置，则需要使用 np.conj(a) 或 a.conj() 来获得复共轭（在转置之前或之后）。然而，numpy 有其自身的转置陷阱：

>>> c = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> print(c)
[1 2 3 4 5 6]
>>> print(c.T)
[1 2 3 4 5 6]

嗯？它什么也没做。原因是 np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 创建了一个一维数组。转置是沿特定维度翻转数组。当只有一个维度时，这是没有意义的，所以转置不会做任何事情。

"But,"你可能会反对，"didn't a transpose of the 1D MATLAB matrix work?"原因更根本的是MATLAB和numpy如何存储数据。考虑 Python:

>>> np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]).ndim
2
>>> np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]).ndim
1
>>> np.array(1).ndim
0

这似乎是合理的。二维数组具有二维，一维数组具有一维，而标量具有零维。但是在 MATLAB 中尝试同样的事情：

>> ndims([1,2,3;4,5,6])

ans =

     2

>> ndims([1,2,3,4,5,6])

ans =

     2

>> ndims(1)

ans =

     2

万物皆有二维！ MATLAB 没有 1D 或 0D 数据结构，MATLAB 中的所有内容必须 至少有 2 个维度（尽管可以在 MATLAB 中创建您自己的有效 1D 或 0D class） .因此，在 MATLAB 中对“一维”数据结构进行转置是可行的，因为它实际上不是一维的。

共轭转置和一维转置问题都归结为 MATLB 和 numpy 使用的基本数据类型。 MATLAB 使用本质上至少是二维的矩阵。另一方面，nump 使用可以具有任意维数的数组。 MATLAB 矩阵使用矩阵数学作为它们的正常运算（因此 a * b 在 MATLAB 中是矩阵乘积）而 Python 数组使用逐元素数学作为它们的正常运算（因此 a * b 是一个逐个元素的乘积，相当于 MATLAB 中的 a .* b）。 MATLAB 有逐元素运算符，numpy 数组有矩阵运算符（虽然还没有矩阵转置，虽然正在考虑添加一个），所以这主要适用于默认操作。

为了避免 Python 中的这个问题，有几种方法可以解决这个问题。在 Python 中使用 None 进行索引会插入额外的维度。因此，对于一维数组 a，a[None] 将是一个二维数组，其中第一维的长度为 1。如果您事先不知道数组的维度是多少，可以使用 np.atleast_2d(a)，这将确保 a 至少有两个维度。所以 0D 变成 2D，1D 变成 2D，2D 保持 2D，3D 保持 3D，4D 保持 4D，等等

也就是说，numpy 有一个矩阵 class，它在所有这些方面都与 MATLAB 的工作方式相同（它甚至有一个共轭转置运算符，.H）。 不要使用它。 python 社区已经围绕数组进行了标准化，因为在实践中这几乎总是您想要的。这意味着大多数 Python 工具都需要数组，如果给定矩阵，许多工具要么会出现故障，要么会将它们转换为数组。所以只用数组。

matlab中单引号(')是什么意思，怎么改成python

What is the meaning of single quote(') in matlab, and how to change it to python

python

matlab

transpose

matrix