matlab cumtrapz 和 scipy.integrate cumtrapz 的不同结果

Question

我将一些 matlab 代码转换为 python 代码并调试这两个代码，我从函数调用中得到了不同的结果cumtrapz，我还验证了两者的输入数据是相似的。这是代码：

Python代码

from numpy import zeros, ceil, array, mean, ptp, abs, sqrt, power
from scipy.integrate import cumtrapz

def step_length_vector(ics_y, fcs_y, acc_y, l, sf):
    step_length_m1 = zeros(int(ceil(len(ics_y)/2))-1) 

    for i in range(0, len(ics_y)-2, 2):
        av = acc_y[int(ics_y[i]):int(ics_y[i+2])+1]
        t = array(range(1, int((ics_y[i+2]-ics_y[i])+2)))/sf
        hvel = cumtrapz(t, av - mean(av), initial=0)
        h = cumtrapz(t, hvel - mean(hvel), initial=0)
        hend = ptp(h)
        sl = 6.8*(sqrt(abs(2*l*hend - hend**2)))
        step_length_m1[int(ceil(i/2))] = sl

    return step_length_m1

Matlab代码

function [StepLengthM1] = StepLengthVector(ICsY,FCsY,ACCY,l,sf)

        StepLengthM1 = zeros(1,ceil(length(ICsY)/2)-1);

        for i= 1:2:length(ICsY)-2
           av   = ACCY(ICsY(i):ICsY(i+2));           
           t    = (1:(ICsY(i+2)-ICsY(i))+1)/sf;
           hvel = cumtrapz(t,av-mean(av));      
           h    = cumtrapz(t,hvel-mean(hvel));
           hend = peak2peak(h);
           sl   = 6.8*(sqrt(abs(2*l*hend - hend.^2)));
           StepLengthM1(ceil(i/2)) = sl;
        end   
end

hvel两个代码的变量是不同的。也许我使用错误的是scipy cumtrapz因为我认为initial收到的值是0。ics_y(ICsy)在这两种情况下，输入、 fcs_y(FCsY)、 acc_y(ACCY)都是一维数组， 和l是sf标量。

谢谢！！！

Answer 1

（如果这个问题是关于cumtrapz，您应该将测试简化为在 matlab 和 Python 中使用相同的输入数组进行一次调用cumtrapz。另外，请务必仔细阅读每个函数的 matlab 和 SciPy 文档。SciPy 函数通常不是与相应的 matlab 函数完全相同。）

问题是，当您同时给出x和y值时，它们在 matlab/octave 中给出的顺序是x, y，但在 SciPy 版本中是y, x。

例如，

octave:11> t = [0 1 1.5 4 4.5 6]
t =

   0.00000   1.00000   1.50000   4.00000   4.50000   6.00000

octave:12> y = [1 2 3 -2 0 1]
y =

   1   2   3  -2   0   1

octave:13> cumtrapz(t, y)
ans =

   0.00000   1.50000   2.75000   4.00000   3.50000   4.25000

要获得相同的结果scipy.integrate.cumtrapz：

In [22]: from scipy.integrate import cumtrapz                                                         

In [23]: t = np.array([0, 1, 1.5, 4, 4.5, 6])                                                         

In [24]: y = np.array([1, 2, 3, -2, 0, 1])                                                            

In [25]: cumtrapz(y, t, initial=0)                                                                    
Out[25]: array([0.  , 1.5 , 2.75, 4.  , 3.5 , 4.25])