<p>我不知道你所说的“标签网格”或“编号网格”是什么意思。在</p>
<p>看起来演示依赖于两个函数,<code>numgrid</code>和{<cd2>}。你可以在MATLAB中查看代码。但在网上我发现</p>
<p><a href="http://chmielowski.eu/POLITECHNIKA/Dydaktyka/AUTOMATYKA/AutoLab/Matlab/TOOLBOX/MATLAB/DEMOS/NUMGRID.M" rel="nofollow">http://chmielowski.eu/POLITECHNIKA/Dydaktyka/AUTOMATYKA/AutoLab/Matlab/TOOLBOX/MATLAB/DEMOS/NUMGRID.M</a></p>
<p><a href="http://chmielowski.eu/POLITECHNIKA/Dydaktyka/AUTOMATYKA/AutoLab/Matlab/TOOLBOX/MATLAB/DEMOS/DELSQ.M" rel="nofollow">http://chmielowski.eu/POLITECHNIKA/Dydaktyka/AUTOMATYKA/AutoLab/Matlab/TOOLBOX/MATLAB/DEMOS/DELSQ.M</a></p>
<p>日期是1991年,所以它们是用老式的MATLAB编写的,没有更新的“矢量化”或任何花哨的映射技巧(我可以看到)。唯一特别的是使用稀疏矩阵(<code>delsq</code>返回稀疏矩阵)。它生成的曲面已经是Mathworks标志很长时间了。在</p>
<p>所以将这些转换成{<cd4>}应该是直接的。要生成稀疏矩阵,您需要<code>scipy.sparse</code>。<code>MATLAB</code><code>sparse(i,j,s)</code>=>;<code>scipy.sparse.csr_matrix(s, (i,j))</code>。在</p>
<p>但如果您更关心索引步骤:</p>
<pre><code>U = G;
U(G>0) = full(u(G(G>0)));
</code></pre>
<p>对于匹配的<code>data</code>数组,以下内容是等效的</p>
<p>倍频程(MATLAB):</p>
^{pr2}$
<p><code>numpy</code></p>
<pre><code>U=np.zeros(data.shape)
u = np.arange(0,76)*.1+10
U[data>0]=u[data[data>0]]
contour(U)
</code></pre>