进一阵子因为需要用python来跑一些matlab的代码，实际上python可以直接调用matlab代码（可以直接用matlab.engine包），不过当时弄了一阵子没弄明白参数的调用的逻辑，索性就将matlab代码转成Python了。
根据我所搜索到的信息，numpy库和matlab的操作近似，如果想尽快把matlab代码转成python代码并运行起来，使用numpy库会比较方便。不过要注意，numpy中两个矩阵相乘是元素对应相乘，比如说python代码 C = A * B相当于matlab代码 C = A .* B，如果想进行矩阵运算中的乘法，则需要用.dot来进行相乘，比如说python代码 C = A.dot(B) 相当于matlab代码 C = A * B。
matlab在进行矩阵运算时，能够自动调用多个CPU，而Python正常情况下因为GIL锁，一般情况下只能调用1个CPU，就造成了运算上的瓶颈，这种情况下，解决方法有多种：
好像没什么特别简单的办法，我是直接将一个大矩阵划分成一个个小矩阵计算，最后再拼接出一个大矩阵，这种方式主要的作用是，至少避免中间生成的临时矩阵和原矩阵一样大。
有大佬有更好的方法的话希望可以在评论区分享一下~
Original: https://blog.csdn.net/weixin_44844796/article/details/124596652
Author: 夜半不游离
Title: matlab代码转python过程中的小记录
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