『Numpy』np.meshgrid
时间: 2023-07-04 17:18:32 浏览: 63
`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:
```python
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:
```python
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。
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 ]
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