Python — конвертировать Eigen в NumPy матрицу

У меня есть следующий код в C ++, который использует библиотеку Eigen, нужна помощь для перевода на Python (Numpy)

инициализация

double b = 20.0;
Eigen::Vector3d C(1.0/10.2, 1.0/10.2, 1/30);

Eigen::MatrixXd U(5200, 3);
int i = 0;
for (double x = 10.2/2.0; x < 200; x += 10) {
for (double y = 10.2/2.0; y < 200; y += 10) {
for (double t = 0; t <= 360; t += 30) {
U(i, 0) = x;
U(i, 1) = y;
U(i, 2) = psi;
i += 1;
}
}
}

Функция:

Eigen::VectorXd operator()(const Eigen::VectorXd& s) {
Eigen::VectorXd p(length());

p(0) = s[0];
p(1) = s[1];
p(2) = s[2];
p(3) = s[3];

for (int i = 0; i < U.rows(); i++) {
p(i + 4) = b*exp(-0.5*(s.tail(U.cols()) - U.row(i).transpose()).dot(C*(s.tail(U.cols())
- U.row(i).transpose())));
if (p(i + 4) < 0.1) {
p(i + 4) = 0;
}
}

return p;
}

Версия Python

Инициализация:

my_x = 10.2/2.0
my_y = 10.2/2.0
my_p = 0

xx = []
while my_x < 200:
xx.append(my_x)
my_x += 10

yy = []
while my_y < 200:
yy.append(my_y)
my_y += 10

pps = []
while my_psi <= 360:
pps.append(my_p)
my_p+=30

U =[]
for x in xx:
for y in yy:
for p in pps:
U.append([x,y,p])

U = numpy.matrix(U)

C = numpy.array([1.0/10.2, 1.0/10.2, 1.0/30.0])

b = 20.0

Функция

Вместо operator() Я назову функцию doSomething()

def doSomething(s):   # Where s is a numpy array (1-d vector)
p[0:4] = s[0:4]
for i in range (U.shape[0]):
s_dash = -0.5*(s - U[i].T)
s_ddash = C*s
s_dddash = s_dash.dot(s_ddash) - U[i].T
p[i+4] = b * numpy.exp(s_dddash)

if p[i+4] < 0.1: p[i+4] = 0

Что меня смущает

1. Я думаю, что в реализации C ++ p[i+4] должно быть одно значение
2. В моей версии Python я получаю p[i+4] как квадратная матрица
3. каждый p[i+4] это нулевая матрица.

Я не могу расшифровать свою ошибку. Пожалуйста помоги!