『Numpy』np.meshgrid

`np.meshgrid`是一个用于生成网格坐标点的函数。给定一组一维坐标向量，它可以返回一个二维数组，其中每一行都是在所有输入向量上的一个点。具体来说，对于输入的一组向量`x1, x2, ..., xn`，`np.meshgrid(x1, x2, ..., xn)`返回一个元组`(X1, X2, ..., Xn)`，其中`Xi`是一个二维数组，其行数和列数分别等于x1、x2、...、xn的长度，表示在第i个维度上的坐标值。

举个例子，假设我们有两个一维坐标向量`x`和`y`，分别包含3个值:`x = [1, 2, 3]`，`y = [4, 5, 6]`。那么调用`np.meshgrid(x, y)`将返回一个元组`(X, Y)`，其中`X`和`Y`分别为以下两个二维数组：

X = [[1, 2, 3],
     [1, 2, 3],
     [1, 2, 3]]
     
Y = [[4, 4, 4],
     [5, 5, 5],
     [6, 6, 6]]

这两个数组表示了在平面直角坐标系上以`(x, y)`为坐标的所有点。可以看出，`X`的每一行都等于输入向量`x`，而`Y`的每一列都等于输入向量`y`。我们可以将这两个数组按行或按列展开，得到所有的网格点坐标。

`np.meshgrid`还支持扩展维度，可以通过设置`indexing='ij'`参数来实现，这时返回的数组中第一维表示y轴，第二维表示x轴。

相关问题

np.meshgrid

np.meshgrid是一个函数，用于生成N维坐标数组，以便对N维网格上的N维标量/矢量场进行矢量化评估。它接受一维坐标数组x1、x2、...、xn作为参数，并返回一个N维数组，其中每个维度对应于相应的坐标数组。\[1\]

使用np.meshgrid可以方便地生成三维及以上维度的坐标。例如，可以使用np.linspace生成一维坐标数组x、y、z，然后使用np.meshgrid(x, y, z)生成三维坐标数组X、Y、Z。通过np.concatenate函数可以将X、Y、Z合并为一个坐标数组coors。\[3\]

另外，根据引用\[2\]的描述，无论如何修改np.meshgrid()中x、y、z的顺序，都无法实现对x、y、z中的值都实现从小到大的排列。如果需要实现这样的排列，可以考虑使用其他方法，如np.repeat()。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [np.meshgrid()函数](https://blog.csdn.net/BIT_HXZ/article/details/128106699)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [np.meshgrid()函数 以及 三维空间中的坐标位置生成 以及 numpy.repeat()函数介绍](https://blog.csdn.net/jiongta9473/article/details/125179947)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

np.meshgrid\

`np.meshgrid()`是一个用于生成网格点坐标矩阵的函数。它接受一系列的一维数组，并返回一个多维数组，其中每个元素都是由输入数组中每个元素的笛卡尔积生成的。下面是一个简单的例子：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

X, Y = np.meshgrid(x, y)
print(X)
print(Y)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]
[[4 4 4]
 [5 5 5]
 [6 6 6]]

可以看到，`np.meshgrid()`将输入的一维数组转换成了二维数组，其中第一个数组`X`的每一行都是输入数组`x`的一个副本，而第二个数组`Y`的每一列都是输入数组`y`的一个副本。这样，`X`和`Y`的每个元素就是由`x`和`y`中每个元素的笛卡尔积生成的。

需要注意的是，`np.meshgrid()`的返回值是一个元组，其中每个元素都是一个数组。如果需要将这些数组组合成一个坐标矩阵，可以使用`np.concatenate()`函数。例如：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

X, Y = np.meshgrid(x, y)
coords = np.concatenate([X.reshape(-1, 1), Y.reshape(-1, 1)], axis=1)
print(coords)

输出结果为：

[[1 4]
 [2 4]
 [3 4]
 [1 5]
 [2 5]
 [3 5]
 [1 6]
 [2 6]
 [3 6]]

这里使用了`np.reshape()`函数将`X`和`Y`转换成了一维数组，并使用`np.concatenate()`函数将它们组合成了一个坐标矩阵。