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Python中的numpy.meshgrid解析
2017-09-21 09:32:38         来源:Junz  
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Python中的numpy.meshgrid解析。关于该方法的解释,官网有详细的介绍(https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.8.1/reference/generated/numpy.meshgrid.html#numpy.meshgrid)。这里做简单的介绍:

numpy.meshgrid(*xi,**kwargs) 该方法为从参数中返回一个坐标矩阵。

参数:

1、x1, x2,..., xn:array格式,代表网格坐标的一维数组。

2、indexing:{‘xy’, ‘ij’}, 该参数可选的。默认为xy(输出的笛卡尔(Cartesian)索引),ij为输出的矩阵索引。

3.sparse:布尔型(True/False),默认为False。可选的参数,为True时返回一个稀疏网格。

4、copy:布尔型(True/False),默认为True,可选的参数。
如果为False,则返回原始数组的视图以节省内存。 默认值为True。 当将sparse = False,copy = False可能返回不连续的数组。

输出:

X1, X2,..., XN,ndarray型数据

对于长度为Ni = len(xi)输入数组x1,x2,...,xn,当参数indexing为'ij'时,返回(N1,N2,N3 ,... Nn)形阵列;当参数indexing为'xy',返回(N2,N1,N3,...Nn)形矩阵。用xi的元素重复填充矩阵沿x1的第一维,第二个为x2等。

示例:

>> nx, ny = (3, 2)
>>> x = np.linspace(0, 1, nx)
>>> y = np.linspace(0, 1, ny)
>>> xv, yv = meshgrid(x, y)
>>> xv
array([[ 0. ,  0.5,  1. ],
       [ 0. ,  0.5,  1. ]])
>>> yv
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1.]])
>>> xv, yv = meshgrid(x, y, sparse=True)  
>>> xv
array([[ 0. ,  0.5,  1. ]])
>>> yv
array([[ 0.],
       [ 1.]])
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