t_grid, x_grid, y_grid, z_grid = np.meshgrid(t, x, y, z, indexing='ij') # x_grid.shape (101,101,101,101) u_target = np.zeros((101, 101, 101, 3)) u_target[:, :, :, 0] = x_grid u_target[:, :, :, 1] = y_grid u_target[:, :, :, 2] = z_gridValueError: could not broadcast input array from shape (101,101,101,101) into shape (101,101,101)
时间: 2023-05-14 09:04:52 浏览: 85
这是一个使用numpy库中的meshgrid函数创建网格坐标的代码。其中,t、x、y、z分别是一维数组,表示在t、x、y、z方向上的坐标点。使用meshgrid函数可以将这些坐标点组成一个四维的网格坐标系,分别对应t、x、y、z四个方向上的坐标值。其中,indexing='ij'表示使用矩阵索引方式生成网格坐标。最终,t_grid、x_grid、y_grid、z_grid分别是四个四维数组,表示在四个方向上的坐标值。
相关问题
t_grid, x_grid, y_grid, z_grid = np.meshgrid(t, x, y, z, indexing='ij')解释
这是一个用于生成多维网格的函数,其中 t、x、y、z 是一维数组,分别表示时间、x、y、z 坐标轴上的点。函数返回的是一个多维数组,其中每个元素都是一个四元组,表示在 t、x、y、z 四个坐标轴上的一个点。参数 indexing='ij' 表示使用矩阵索引方式生成网格,即第一个维度对应 t,第二个维度对应 x,第三个维度对应 y,第四个维度对应 z。
X, Y = np.meshgrid(x, y)
`np.meshgrid` 是 NumPy 库中的一个函数,用于将多个一维数组转换为多维坐标网格。其语法如下:
```python
X, Y = np.meshgrid(x, y, indexing='xy', sparse=False, copy=True)
```
其中,`x` 和 `y` 分别为一维数组,表示坐标轴上的取值范围。`indexing` 参数指定返回的坐标轴顺序,`sparse` 参数指定是否返回稀疏矩阵,`copy` 参数指定是否复制输入数组。
例如,下面的代码创建了两个一维数组 `x` 和 `y`,然后使用 `np.meshgrid` 将它们转换为坐标网格:
```python
import numpy as np
x = np.linspace(-5, 5, 3)
y = np.linspace(-5, 5, 3)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
print(X)
print(Y)
```
输出结果为:
```
[[-5. 0. 5.]
[-5. 0. 5.]
[-5. 0. 5.]]
[[-5. -5. -5.]
[ 0. 0. 0.]
[ 5. 5. 5.]]
```
在上述示例中,我们先分别创建了长度为 3 的一维数组 `x` 和 `y`,表示 x 轴和 y 轴上的坐标取值范围。然后使用 `np.meshgrid` 将 `x` 和 `y` 转换为坐标网格,得到了两个二维数组 `X` 和 `Y`,分别表示网格上的 x 坐标和 y 坐标。可以看到,`X` 数组的每一行都是 `x` 数组的复制,`Y` 数组的每一列都是 `y` 数组的复制。这样的坐标网格可以用于绘制二维图形,如等高线图等。