Discussion :

[Newenda]

Bonjour,

Je débute sur python et je cherche à passer un code de Matlab en ce dernier.
s est un signal de longueur 228352
N = 11025
et je veux créer sif tel que:

voici en matlab:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for ii = 1:round(size(s,1)/N)-1
    sif(ii,:) = s(1+(ii-1)*N:ii*N);
end

que je traduis en python

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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iend=np.arange(round(len(s)/N))
iend=len(iend)-1
sif=np.ones((iend,len(s)))
 
for ii in range(iend):
   sif[ii,:]=s[1+ii*N:(ii+1)*N]

avec comme erreur:

ValueError: could not broadcast input array from shape (11024) into shape (228352)

je comprends pas pourquoi il parle des shapes de N et de s là..

Merci pour toute aide.

[wiztricks]

Salut,

Quand vous écrivez:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

       sif[ii,:]=s[1+ii*N:(ii+1)*N]

Vous voulez copier les N valeurs successives (1+ii*Nii+1)*N) de s.
Le message d'erreur vous dit seulement que ce N là ne correspond pas au nombre de cases de sif[ii,:]

La vraie question serait plutôt "pourquoi écrire sif=np.ones((iend,len(s))) plutôt que sif=np.ones((iend,N)) ?"

- W

[Newenda]

Merci pour votre réponse,

effectivement, la taille de sif est bien iend, N
Mais j'image que si on se trompe sur la taille de sif avant la boucle ce n'est pas très grave non? juste comme Matlab, ça ne sert qu'à gagner du temps de calcul?

Mais en changeant cela:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

sif=np.ones((iend,N))

j'ai toujours le même msg d'erreur

ValueError: could not broadcast input array from shape (0) into shape (206)

.. je ne comprends pas d'où vient le "from shape (0)"

[wiztricks]

.. je ne comprends pas d'où vient le "from shape (0)"

Ca vient toujours de la dimension de la séquence qu'on veut recopier ("from shape").
Par curiosité, vous pourriez lancer la console Python pour voir les différents messages d'erreurs:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> import numpy as np
>>> ar = np.ones((3, 5))
>>> ar[0,:] = np.ones(0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: could not broadcast input array from shape (0) into shape (5)
>>> ar[0,:] = np.ones(6)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: could not broadcast input array from shape (6) into shape (5)
>>>

- W

[Newenda]

ha ma première erreur a été d'oublier qu'on incrémente à partir de 1 dans matlab et 0 dans python (pourquoi d'ailleurs, étonnant de commencer à 0 mais bon..)

donc j'ai changé un peu ma boucle

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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  for ii in range(iend):
         sif[ii,:]=s[1+(ii)*N:(ii+1)*N]

mais toujours:

ValueError: could not broadcast input array from shape (11024) into shape (11025)

Désolé, dans ce cas je ne vois pas d'où vient le 11024 et donc je vois pas trop bien le corriger.. le sif.shape me retourne bien (206,11025)

j'essaye naivement:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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In [28]: for ii in range(iend):
    ...:     sif[ii,:]=s[1+(ii)*(N+1):(ii+1)*(N+1)]
    ...:

mais me retourne:

/home/anaconda2/bin/ipython:2: VisibleDeprecationWarning: using a non-integer number instead of an integer will result in an error in the future
if __name__ == '__main__':

C'est grave?

[wiztricks]

Désolé, dans ce cas je ne vois pas d'où vient le 11024 et donc je vois pas trop bien le corriger.. le sif.shape me retourne bien (206,11025)

Ce 11024 vient de 1+(ii)*N:(ii+1)*N.
Et comme vous l'avez remarqué Python commence à 0.

- W

[Newenda]

Ce 11024 vient de 1+(ii)*N:(ii+1)*N.
Et comme vous l'avez remarqué Python commence à 0.

- W

donc vous êtes d'accord avec la correction suivante ?:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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In [28]: for ii in range(iend):
    ...:     sif[ii,:]=s[1+(ii)*(N+1):(ii+1)*(N+1)]

[wiztricks]

donc vous êtes d'accord avec la correction suivante ?:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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In [28]: for ii in range(iend):
    ...:     sif[ii,:]=s[1+(ii)*(N+1):(ii+1)*(N+1)]

C'est à vous de vérifier que sif[ii,:] récupère bien ce qui est attendu (et expliquer pourquoi commencer à 1 plutôt qu'à zéro...)
Pourquoi ne pas utiliser des fonctionnalités de numpy comme reshape, copy,... ?

- W

[Newenda]

Pourquoi ne pas utiliser des fonctionnalités de numpy comme reshape, copy,... ?

- W

Effectivement, comme la boucle ne sert qu'à découper le vecteur en bout de N élements, on pourrait utiliser reshape:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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shapeS=(iend,N)
sif=s.reshape(shapeS)

le problème étant que N est mal défini et que la longueur de l'array S ne correspond pas exactement à iend * N,

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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In [23]: len(s)
Out[23]: 2283520
 
In [24]: N
Out[24]: 1764.0
 
In [25]: iend
Out[25]: 1294
 
In [26]: N*iend
Out[26]: 2282616.0

Donc je me retrouve un peu bloqué..

Je pensais enlever un certain nombre d'échantillon à la fin de S pour qu'on ai un iend*N=S possible et ainsi pouvoir réaliser un matrice correct mais

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

del s[N*iend:len(s)]

ne marche pas..

ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-31-64c1f85be291> in <module>()
----> 1 del s[N*iend:len(s)]

ValueError: cannot delete array elements

comprends pas..

y'a moyen d'utiliser reshape en lui disant: tu reshape tous les éléments de s dans une matrice de telle dimension et si il en reste pas assez pour faire une autre ligne de matrice tu ne l'as met pas?

merci

[wiztricks]

y'a moyen d'utiliser reshape en lui disant: tu reshape tous les éléments de s dans une matrice de telle dimension et si il en reste pas assez pour faire une autre ligne de matrice tu ne l'as met pas?

reshape ne fabrique pas une copie mais une "view" sur le tableau d'origine.
Par contre, on peut dire de faire un reshape des éléments de m a n:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> import numpy as np
>>> N = 5
>>> a = np.zeros(23)
>>> q = 23//5
>>> v = a[2:q*N+2].reshape((q, N))
>>> v[3, 4] = 1
>>> a
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.])
>>>

- W