如何将Matlab中for循环存储多矩阵的代码转换为Python实现

你给出的Matlab代码核心是预分配cell数组存储10个10×10的随机矩阵，Python中可以用列表搭配numpy科学计算库实现相同功能，具体如下：

前置依赖 #

需要先安装numpy库，可通过pip install numpy命令安装。

等效代码（Python习惯写法，动态追加） #

import numpy as np

n = 10
T = []
for k in range(1, n+1):
    # 对应Matlab的20*k + rand(10)，生成10×10随机矩阵
    T.append(20 * k + np.random.rand(10, 10))

等效代码（和Matlab预分配逻辑完全对齐） #

如果你需要和原Matlab代码一样提前分配存储空间，可使用如下写法：

import numpy as np

n = 10
# 预分配长度为10的列表，对应Matlab的cell(1, n)
T = [None] * n
for idx in range(n):
    # Python列表索引从0开始，idx+1对应原Matlab的k值
    T[idx] = 20 * (idx + 1) + np.random.rand(10, 10)

注意事项 #

• Matlab中取第k个矩阵的写法是T{1,k}，Python中对应写法为T[k-1]
• 若不需要做数值计算只需要嵌套列表结构，也可以用Python原生循环生成随机数，搭配numpy是性能最优的方案

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MMKshawn