上述代码转换成python
时间: 2023-10-13 08:54:58 浏览: 41
以下是将之前提供的MATLAB代码转换为Python代码的示例:
```python
import numpy as np
def part_hadamard_mtx(M, N):
# Parameter initialization
L_t = max(M, N)
L_t1 = (12 - L_t % 12) + L_t
L_t2 = (20 - L_t % 20) + L_t
L_t3 = 2**np.ceil(np.log2(L_t))
L = min([L_t1, L_t2, L_t3])
# Generate part Hadamard matrix
Phi = np.empty((0, N), int)
Phi_t = hadamard(L)
RowIndex = np.random.permutation(L)[:M]
Phi_t_r = Phi_t[RowIndex, :]
ColIndex = np.random.permutation(L)[:N]
Phi = Phi_t_r[:, ColIndex]
return Phi
```
在这段代码中,我们首先导入了`numpy`库,并定义了一个名为`part_hadamard_mtx`的函数,接受参数`M`和`N`,表示所需生成部分哈达玛矩阵的行数和列数。
然后,我们进行了与MATLAB代码类似的参数初始化过程,并使用`hadamard`函数生成完整的哈达玛矩阵`Phi_t`。
接下来,我们使用`numpy.random.permutation`函数生成随机的行索引和列索引,并通过切片操作获取部分哈达玛矩阵`Phi`。
最后,我们返回生成的部分哈达玛矩阵`Phi`。
请注意,这段代码中使用了`numpy`库来实现类似MATLAB的操作。如果您在使用之前需要安装`numpy`库,可以通过以下命令进行安装:
```
pip install numpy
```
同时,这段代码假定您已经实现了生成完整哈达玛矩阵的函数`hadamard`。如果您没有实现该函数,可以使用`scipy.linalg.hadamard`函数来生成完整哈达玛矩阵,需要导入`scipy`库。