非坐标轴上的数组怎么生成网格

如果数组不是坐标轴上的数组，可以使用 NumPy 的 meshgrid 函数和 ravel 函数来生成网格。具体步骤如下：

1. 使用 ravel 函数将数组展平为一维数组。
2. 使用 meshgrid 函数生成坐标矩阵。
3. 将坐标矩阵中的每个元素转换为一维数组中对应的元素，得到一个新的数组。

例如，假设有一个一维数组 a，其形状为 (2, 3)。可以使用以下代码生成一个二维网格：

import numpy as np

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

# 将数组展平为一维数组
a_flat = np.ravel(a)

# 使用 meshgrid 函数生成坐标矩阵
x, y = np.meshgrid(np.arange(a.shape[1]), np.arange(a.shape[0]))

# 将坐标矩阵中的每个元素转换为一维数组中对应的元素
a_grid = a_flat[y, x]

print(a_grid)

输出结果为：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

这样，就可以将非坐标轴上的数组转换为网格形式，并进行操作。

相关问题

如何输出网格坐标点上的值

要输出网格坐标点上的值，你需要先确定该网格的坐标点位置，然后使用对应的代码将其值输出。以下是一个简单的示例代码，假设你的网格是一个二维数组：

# 定义一个二维数组
grid = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 定义一个需要输出值的网格坐标点
x = 1
y = 2

# 输出该点的值
print(grid[x][y])

在上述代码中，我们先定义了一个二维数组 `grid`，然后定义了需要输出值的网格坐标点的横坐标 `x` 和纵坐标 `y`，最后使用 `grid[x][y]` 输出该点的值。如果你的网格不是一个二维数组，你需要根据具体情况进行相应的修改。

如果是一个elements数组中包含八节点单元信息和nodes数组包含节点坐标信息，如何生成三角网格模型

生成三角网格模型的过程需要使用到节点坐标信息和节点单元信息，具体步骤如下：

1. 对于每个八节点单元，将其分解为多个三角单元。可以使用四面体分解法或者六面体分解法，将八节点单元分解成四个或六个三角单元。

2. 将所有的三角单元按照节点编号组合成一个三角形数组。

3. 去除重复的三角形和无效的三角形（比如节点编号不合法或者不满足三角形的定义）。

4. 对于每个三角形，计算其面积和法向量，并将其存储在一个数组中。

5. 将所有的三角形和法向量信息存储在一个三角网格模型数据结构中，可以使用 STL 中的 vector 或者 boost 中的 triangle_mesh 来实现。

6. 最后，可以使用 OpenGL 或者其他的渲染引擎来显示三角网格模型。

代码实现：

#include <vector>
#include <boost/triangle.hpp>

using namespace std;
using namespace boost::triangle;

// 生成三角网格模型
void generate_triangle_mesh(
    const vector<array<int, 8>>& elements, 
    const vector<array<double, 3>>& nodes, 
    vector<array<int, 3>>& triangles, 
    vector<array<double, 3>>& normals)
{
    // 构造三角网格
    vector<point> points;
    for (auto& node : nodes) {
        points.push_back(point(node[0], node[1]));
    }
    vector<segment> segments;
    for (auto& element : elements) {
        segments.push_back(segment(element[0], element[1]));
        segments.push_back(segment(element[1], element[2]));
        segments.push_back(segment(element[2], element[3]));
        segments.push_back(segment(element[3], element[0]));
        segments.push_back(segment(element[4], element[5]));
        segments.push_back(segment(element[5], element[6]));
        segments.push_back(segment(element[6], element[7]));
        segments.push_back(segment(element[7], element[4]));
        segments.push_back(segment(element[0], element[4]));
        segments.push_back(segment(element[1], element[5]));
        segments.push_back(segment(element[2], element[6]));
        segments.push_back(segment(element[3], element[7]));
    }
    vector<polygon> polygons;
    construct_triangulation(points, segments, polygons);

    // 提取三角形和法向量
    triangles.clear();
    normals.clear();
    for (auto& poly : polygons) {
        auto size = poly.size();
        for (size_t i = 1; i < size - 1; i++) {
            int idx1 = poly[0].get<0>(), idx2 = poly[i].get<0>(), idx3 = poly[i + 1].get<0>();
            auto& p1 = nodes[idx1], & p2 = nodes[idx2], & p3 = nodes[idx3];
            triangles.push_back({ idx1, idx2, idx3 });
            normals.push_back(calculate_normal(p1, p2, p3));
        }
    }
}

// 计算三角形的法向量
array<double, 3> calculate_normal(
    const array<double, 3>& p1, 
    const array<double, 3>& p2, 
    const array<double, 3>& p3)
{
    array<double, 3> v1 = { p2[0] - p1[0], p2[1] - p1[1], p2[2] - p1[2] };
    array<double, 3> v2 = { p3[0] - p1[0], p3[1] - p1[1], p3[2] - p1[2] };
    array<double, 3> normal = { v1[1] * v2[2] - v1[2] * v2[1], v1[2] * v2[0] - v1[0] * v2[2], v1[0] * v2[1] - v1[1] * v2[0] };
    double length = sqrt(normal[0] * normal[0] + normal[1] * normal[1] + normal[2] * normal[2]);
    normal[0] /= length;
    normal[1] /= length;
    normal[2] /= length;
    return normal;
}