Matlab转Python：如何基于经度数组对三维数组第一维度排序？

对应Matlab代码的Python实现步骤 #

你的Matlab代码完成了三个核心操作：翻转数组维度、将经度从[-180,180]转换为[0,360]、按排序后的经度重新排列数组。以下是对应的Python实现：

1. 翻转数组（对应Matlab flip(SSS_ships,2)）
   Matlab的flip(A,2)是翻转数组的第二个维度，在Python中用np.flip()指定axis=1（Python维度从0开始，Matlab的维度2对应Python的axis1）：

   SSS_ships = np.flip(SSS_ships, axis=1)
   

2. 经度转换为[0,360]范围
   你当前的np.where方法可行，不过用np.mod()更简洁，和Matlab的wrapTo360效果完全一致：

   SSS_lon = np.mod(SSS_lon, 360)
   

3. 按经度排序并重新排列数组（对应Matlab的sort与索引操作）
   Python中用np.argsort()获取排序后的索引（对应Matlabsort返回的第二个输出ix），然后用该索引重新索引三维数组的经度维度：

   # 获取经度排序后的索引
   ix = np.argsort(SSS_lon)
   # 按索引重新排列三维数组的经度维度
   SSS_sss = SSS_ships[ix, :, :]
   

完整代码示例 #

把上述步骤整合起来：

import numpy as np

# 1. 翻转数组的第二个维度（对应Matlab flip(SSS_ships,2)）
SSS_ships = np.flip(SSS_ships, axis=1)

# 2. 将经度转换为[0, 360]范围
SSS_lon = np.mod(SSS_lon, 360)

# 3. 对经度排序并重新排列数组
ix = np.argsort(SSS_lon)
SSS_sss = SSS_ships[ix, :, :]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shayma