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给 MATLAB 用户的 Python 入门

初学者

这页面是 cheat sheet，把电力工程师最常踩的 MATLAB → Python 概念差异列出来。

心理准备

Python 不是 MATLAB 的克隆——它是个通用编程语言，科学计算只是它的一个用法。所以：

  • 没有"工作目录变量"：变量是函数局部的（除非你显式声明 global），不会自己留在工作区
  • 没有内建绘图窗口：要 import matplotlib.pyplot as plt 才能画
  • 数组不是语言原生：要 import numpy as np，所有矩阵运算用 np.array

但反过来：

  • 包管理一流：pip install pandapower 一秒装好
  • 生态强大：从机器学习到 Web 服务都能写
  • 免费：不用买 license

索引从 0 开始（最大的坑）

MATLAB Python (numpy)
x(1) 第一个 x[0] 第一个
x(end) 最后 x[-1] 最后
x(1:5) 前 5 个 x[0:5] 或 x[:5] 前 5 个（不含 5）
x(end-2:end) 后 3 个 x[-3:] 后 3 个

Python 的 [a:b] 是左闭右开——x[2:5] 取的是位置 2、3、4（共 3 个）。 原因之一：x[2:5] 长度恰好等于 5-2=3，写循环时方便。

矩阵运算

% MATLAB
A = [1 2 3; 4 5 6];
b = A(:, 2);          % 第 2 列
c = A * A';           % 矩阵乘
d = A .* A;           % 元素乘

# Python with numpy
import numpy as np
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = A[:, 1]           # 第 2 列（索引从 0）
c = A @ A.T           # 矩阵乘（@ 是新语法）
d = A * A             # 默认就是元素乘

Python 默认 * 是元素乘，@ 才是矩阵乘——和 MATLAB 反过来。

复数

z = 3 + 4i;
abs(z)        % 5
angle(z)      % 0.9273 (弧度)

z = 3 + 4j                    # Python 用 j（i 通常是循环变量）
abs(z)                        # 5.0
import numpy as np
np.angle(z)                   # 0.9272952180016122

复数矩阵 / 潮流计算

import numpy as np
V = np.array([1.05 + 0.0j, 1.02 - 0.05j, 1.00 + 0.02j])
I = Y @ V                     # Y 是 numpy 复数矩阵
S = V * np.conj(I)            # 复功率

控制流

# if / elif / else
if voltage > 1.10:
    print("over-voltage")
elif voltage > 1.05:
    print("warning")
else:
    print("ok")

# for（注意 range 是左闭右开）
for i in range(10):           # i = 0, 1, ..., 9
    print(i)

# while
t = 0.0
while t < 10.0:
    t += 0.01

冒号 + 缩进 表示代码块，没有 end。缩进必须一致（4 个空格或 1 个 Tab，二选一，一份代码里只能用一种）。

函数

function [y, dy] = my_func(x, a)
    y = a * sin(x);
    dy = a * cos(x);
end

def my_func(x, a):
    y = a * np.sin(x)
    dy = a * np.cos(x)
    return y, dy

y, dy = my_func(0.5, 2.0)     # 解包返回值

Python 函数：

  • 用 def 定义
  • 用 return 显式返回（多个值用元组）
  • 没有"函数文件名 = 函数名"的约束 —— 一个 .py 里可以放任意多个函数

调用 pylectra：MATLAB vs Python 风格

MATLAB 风格脚本（如果 pylectra 是 MATLAB 工具箱）

mpc = case39;
mpopt = mpoption('alg', 'NR');
results = runpf(mpc, mpopt);

events = [0.20 1; 0.25 1];
sol = rundyn(mpc, 'case39dyn', 'fault', mpopt);
plot(sol.Time, sol.Angles);

Python + pylectra 实际写法

from pylectra.run import run

# YAML 把所有设置外置 → 配置即代码
out = run("examples/single_case39.yaml")
print(out.result.Time.shape, out.result.Angles.shape)

# 也可以直接传 dict
out = run({"mode": "single", "case_pf": "case39",
           "fault": {"kind": "bus_fault",
                     "params": {"bus": 16, "t_fault": 0.2, "duration": 0.05}}})

# 画图
from pylectra.plotting import render
render("rotor_angles", out.result, save="angles.pdf")

常见 MATLAB → Python 函数对照

MATLAB Python (numpy 等)
length(x) len(x)
size(A) A.shape（元组）
zeros(3,4) np.zeros((3, 4))
ones(3,4) np.ones((3, 4))
linspace(0,1,11) np.linspace(0, 1, 11)
eig(A) np.linalg.eig(A)
inv(A) np.linalg.inv(A)（少用，多用 np.linalg.solve）
A \ b np.linalg.solve(A, b)
disp('hi') print('hi')
figure; plot(t, x) plt.figure(); plt.plot(t, x); plt.show()
save('out.mat', ...) np.savez('out.npz', ...) 或 HDF5
tic; ...; toc; import time; t0=time.time(); ...; print(time.time()-t0)

一些 Python 习惯

  • 缩进就是语法：4 个空格表示进入代码块；少一个空格 → SyntaxError
  • 下划线命名：函数和变量用 snake_case（如 my_func），类用 CamelCase（如 MyClass）
  • 大量用列表 / 字典：my_list = [1, 2, 3]、my_dict = {"a": 1, "b": 2}
  • 打印格式：print(f"angle = {delta:.3f} deg") 用 f-string

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