Python – numpy.meshgrid

numpy.meshgrid() 用于返回坐标向量中的坐标矩阵。它的语法如下 -

numpy.meshgrid(*xi, **kwargs)

参数

Meshgrid 可以接受以下参数 -

  • x1, x2, …, xn − 它表示网格的坐标。

  • indexing − 它是一个可选参数，它默认定义输出的笛卡尔“xy”和矩阵“ij”索引。

  • sparse − 它是一个可选参数。如果我们想使用稀疏网格来节省内存，则必须将此参数设置为 True。默认情况下，它是 False。

  • copy − 当参数为 True 时，它返回原始数组的副本以节省内存。默认情况下，它是 False。

示例 1

我们考虑以下示例 -

# Import numpy
import numpy as np

# input array
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = np.array([11, 12, 13, 14, 15])
print("Input x :\n", x)
print("Input y :\n", y)

# meshgrid() function
xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True)
print("Meshgrid of X:", xx)
print("Meshgrid of Y:\n", yy)

输出

它将生成以下输出 -

Input x :
 [1 2 3 4 5]
Input y :
 [11 12 13 14 15]
Meshgrid of X: [[1 2 3 4 5]]
Meshgrid of Y:
 [[11]
 [12]
 [13]
 [14]
 [15]]

示例 2

我们举另一个例子。它突出了 linspace 和 meshgrid 之间的区别。

# Import numpy
import numpy as np

# linspace function
a = np.linspace(3, 4, 4)
b = np.linspace(4, 5, 6)
print("linspace of a :", a)
print("linspace of b :", b)

# meshgrid function
xa, xb = np.meshgrid(a, b)
print("Meshgrid of xa :\n", xa)
print("Meshgrid of xb :\n", xb)

输出

以上程序将生成以下输出 -

linspace of a : [3.          3.33333333 3.66666667 4.       ]
linspace of b : [4. 4.2 4.4 4.6 4.8 5. ]
Meshgrid of xa :
 [[3.          3.33333333 3.66666667 4.       ]
 [3.         3.33333333 3.66666667 4.       ]
 [3.          3.33333333 3.66666667 4.       ]
 [3.          3.33333333 3.66666667 4.       ]
 [3.          3.33333333 3.66666667 4.       ]
 [3.          3.33333333 3.66666667 4.       ]]
Meshgrid of xb :
 [[4. 4. 4. 4. ]
 [4.2 4.2 4.2 4.2]
 [4.4 4.4 4.4 4.4]
 [4.6 4.6 4.6 4.6]
 [4.8 4.8 4.8 4.8]
 [5. 5. 5. 5. ]]

更新于: 03-03-2022

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