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法律研究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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