torch.meshgrid()三维

最新推荐文章于 2025-09-21 15:28:14 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-21 15:28:14 发布 · 1.5k 阅读

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示例文件 test.py

import torch

cor1 = torch.arange(5).float()
cor2 = torch.arange(4).float()
print(cor1)

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meshgrid 生成二、三维网格点

OrdinaryMatthew的博客

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代码】meshgrid生成三维网格点。

MeshiGrid画三维图

weixin_38907330的博客

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使用meshgrid生成网格 t = np.linspace(1, 5, 5) x, y = np.meshgrid(t,t) 使用plotsurface(z使用自定义的函数比如高斯分布生成) import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.plot_surface(x, y, z, .

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pytorch 中meshgrid()函数详解

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qq_34888036的博客

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输出多个tensor，tensor的数量为输入一维向量的个数，（以两个为例，tensor行数为第一个输入张量的元素个数，列数为第二个输入张量的元素个数）torch.meshgrid可以为你生成两个二维张量，一个存储每个点的x坐标，另一个存储每个点的y坐标。torch.meshgrid 将多个一维向量扩展成多维网格，使得你可以方便地获取每个网格点的坐标。输入多个数据类型相同的一维tensor。x的坐标为[0,1,2]y的坐标为[0,1]

Matlab-三维图绘制-meshgrid-案例分析与讲解-包含具体代码

妙手书生的博客

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目录 1、MATLAB画三维图meshgrid函数简介 2、for循环画三维图 1、MATLAB画三维图meshgrid函数简介 MATLAB中meshgrid函数是用来生成网格的，函数用法是： [X,Y] = meshgrid(x,y);这种是最常用的一种用法。x和y分别是两个向量。使用示例：结果： A中的每个点对应的是x轴的坐标点，B中的每个点对应的是y轴的坐标点，讲的有点抽象，下面画图来说明一下。绘制出来的坐标是：坐标所对应的点是：其实A表示将从第一行开始到最后一行的x轴的

np.meshgrid()函数以及三维空间中的坐标位置生成以及 numpy.repeat()函数介绍

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X, Y = np.meshgrid(x, y) 代表的是将x中每一个数据和y中每一个数据组合生成很多点,然后将这些点的x坐标放入到X中,y坐标放入Y中,并且相应位置是对应的例如：返回值：可以看到，np.meshgrid()生成的值，要再经过一次np.concatenate()才是坐标。返回值：但是，np.meshgrid()生成三维坐标位置也是有很大问题的：无论怎么修改np.meshgrid()中x、y、z的顺序，都无法实现对x,y,z中的值都实现从小到大，而且先x从到大，然后y从

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作一个3D函数图 x=-10:0.1:10; y=x; [X,Y]=meshgrid(x,y);%生成坐标网格分量矩阵X和Y figure,mesh(X,Y,sin(X+Y));%运行结果如下图1 figure,surf(X,Y,sin(X+Y)),shadinginterp;%运行结果如下图2 每日学习 3D作图 surf mesh meshgrid函数" name="image_

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原理 ```python torch.meshgrid(*tensors) ``` 这个是干嘛的？根据输入来创建网格的，例如你告诉我两个列表[1,2],[3]，我们可以在二维直角坐标系上标上两个点(1,3),(2,3)。从我们学过的数学的角度来说，前面那个就是x定义域，后面那个就是y定义域。另外一个更加形象的如下：可以看到就是创建了一个网格，所以叫做meshgrid，其中mesh：网状物，grid：格子。补充一点的是，在我们上面的例子中，其输出是(1,3),(2,3)。但是在pytorch中还要.

pytorch中torch.meshgrid（）函数理解及举例说明

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输入两个一维张量的元素个数分别为n1，n2，则输出两个张量是二维的，且行和列个数均为n1，n2，输出第一个张量行相同（对应第一个输入张量），输出第二个张量列相同（对应第二个输入张量），其中第一个输出张量填充第一个输入张量中的元素，若输入是三个一维张量，元素个数分别为n1，n2，n3，则输出的三个张量都是三维的，且输出的三个张量的三个维度均相等，分别为n1，n2，n3。三个tensor第一维度大小为第一个输入张量的元素个数，第二维度大小为第二个输入张量的元素个数，第三维度为第三个输入张量元素个数。

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引言：torch.meshgrid（）函数的作用在下只理解出一层含义，就是数据扩张，就是把一维数据扩张，然后可以和其他数据联合，，可以构成网状数据。 1.数据扩张。在下理解就是x轴的数据扩张成三个x轴数据，y轴的数据扩张成三个y轴数据，然后可构成一张3*3大小的网状，可以利用索引取相应的值。例如; 代码： data1=torch.tensor([2,5,6]) print(data1) data2=torch.tensor([6,9,4]) print(data2) gx,...

【_VF. meshgrid】

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注意：在PyTorch未来版本中，indexing参数将默认改为’xy’，建议显式指定以避免兼容性问题。可以修改PyTorch源码中的functional.py文件，在对应行添加indexing='ij’参数。在调用torch.meshgrid时添加indexing='ij’或indexing='xy’参数。indexing=‘ij’：返回的张量形状为 (len(X), len(Y), len(Z))indexing=‘xy’：返回的张量形状为 (len(Y), len(X), len(Z))

Matlab使用-meshgrid函数(网格矩阵)

I_AM_V_MAN的博客

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1、meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画格。用法：　　[X,Y]=meshgrid(x,y) 　　[X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshgrid(x,x)是等同的　　[X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z)生成三维数组，可用来计算三变量...

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qq_40206371的博客

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torch.meshgrid(*tensors, indexing=None) 使用输入的 1-D 张量创建网格坐标

Pytorch常用的函数(五)np.meshgrid()和torch.meshgrid()函数解析

qq_44665283的博客

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torch.meshgrid（）函数解析 torch.meshgrid（）的功能是生成网格，可以用于生成坐标。函数输入两个数据类型相同的一维张量，两个输出张量的行数为第一个输入张量的元素个数，列数为第二个输入张量的元素个数，当两个输入张量数据类型不同或维度不是一维时会报错。其中第一个输出张量填充第一个输入张量中的元素，各行元素相同；第二个输出张量填充第二个输入张量中的元素各列元素相同。 # 【1】 import torch a = torch.tensor([1, ...

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芒果干的博客

11-26

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torch.meshgrid(*tensors) tensors: 两个一维向量，如果是0维，当作1维处理创建网格坐标 Creates grids of coordinates specified by the 1D inputs in attr:tensors. This is helpful when you want to visualize data over some range of inputs. 返回：两个矩阵第一个矩阵行相同，列是第一个向量的各个元素第二个矩阵列相同，行是第

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假设有如下的网格：由上图可知，x轴的范围是从0-1，y轴的范围是从0-3 使用以下代码生成x,y的范围： x_range = torch.arange(0,2) y_range = torch.arange(0,4) 而torch.meshgrid可以让我们在以某个维度顺序依次获得各个点的x坐标值，和y坐标轴。当x轴坐标范围放在第二个参数中，就一行一行的去获得各个点的x坐标值，和y坐标轴 y,x = torch.meshgrid(y_range,x_range) print(x) print(y)

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