MATLAB与Python数组索引差异及等效结果获取方法咨询

错误原因 #

• MATLAB对多维数组传单个索引数组取值时，默认采用列优先（Fortran序）的线性索引规则：先把整个多维数组按列优先顺序拍平为1维数组，再按索引取值；同时MATLAB索引从1开始计数。
• Python的numpy数组传单个索引数组取值时，默认仅对第0维度（图像的行维度，总长度366）做索引，你传入的redIdx数值远大于366，自然触发越界报错；且numpy索引默认从0开始计数。

等效实现方案 #

你只需要将numpy数组显式按列优先规则拍平后再做索引，即可得到和MATLAB完全一致的结果，操作代码如下：

import numpy as np

# 提前将redIdx转为1维，方便后续索引
redIdx_np = redIdx.flatten()

# 等效MATLAB的image(redIdx)
flatten_img = image.flatten(order='F')  # order='F'指定列优先拍平，和MATLAB规则一致
res_img = flatten_img[redIdx_np - 1].reshape(-1, 1)  # 减1适配0基索引，reshape恢复2×1形状

# 等效MATLAB的image2(redIdx)
flatten_img2 = image2.flatten(order='F')
res_img2 = flatten_img2[redIdx_np - 1].reshape(-1, 1)

验证说明 #

你的图像总元素数为 366 * 791 * 3 = 868518，redIdx的两个数值289485、289486均小于总元素数，拍平后索引不会越界，返回结果和MATLAB完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zyder