numpy中mgrid与meshgrid的区别

最新推荐文章于 2025-06-29 17:18:25 发布
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分类专栏： python 文章标签： numpy mgrid meshgrid
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tymatlab/article/details/79027162
本文详细介绍了Python中mgrid函数的使用方法，特别是如何通过指定复数步长来确定采样点的数量，并实现左闭右闭区间的特点。同时，文章还对比了mgrid与meshgrid之间的差异。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

mgrid[[1:3:3j, 4:5:2j]]
3j：3个点

  • 步长为复数表示点数，左闭右闭
  • 步长为实数表示间隔，左闭右开

这里写图片描述

参见：

Numpy常见方法（2）-生成网格数组 meshgrid方法
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01-04 1180
说明：本blog基于python3版本, numpy 1.22.0，matplotlib 3.5.1 文章目录前言一、meshgrid方法的输入和输出二、应用meshgrid方法画三维图总结 前言 numpy的meshgrid方法主要应用是画网格图，可以是二维的，也可以是三维的； 一、meshgrid方法的输入和输出 meshgrid方法主要是产生画网格图所需的行坐标和纵坐标；meshgrid方法的输入是两个一维ndarray类型的数组；输出是一个由两个二维ndarray类型数据组成的list，且两个二
python meshgrid_torch.meshgrid()和np.meshgrid()的区别
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np.meshgrid()函数常用于生成二维网格，比如图像的坐标点。pytorch中也有一个类似的函数torch.meshgrid()，功能也类似，但是两者的用法有区别，使用时需要注意(刚踩坑，因此记录一下。。。)比如我要生成一张图像(h=6, w=10)的xy坐标点，看下两者的实现方式：np.meshgrid()>>> import numpy as np>>&gt...
numpy中mgrid()和meshgrid()函数
谁谓荼苦，其甘如荠
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最近看到一篇很清晰的讲解mgrid()和meshgrid()函数的文章，收藏并转载于此，原文链接：https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8854197.html   一、meshgrid函数 meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上。 它适用于生成网格型数据，可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵，对应两个数组中所有的(x,y)对。   示例展示...
Numpy 中 meshgrid 和 mgrid 的区别
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06-27 613
以我的经验，meshgrid 用在数据可视化的时候多一些，mgrid 则在写 CV 方面代码，比如生成 anchor box 的时候用的多些。下面的例子用来说明两者生成矩阵的不同： 首先明显的是两个函数生成网格的方向不同，meshgrid 是 x 不变， 将 y 转置，然后一一配对成 (x, y) 的网格点，这样的结果如图所示，x 就是网格点的 x 轴坐标，y 就是网格点的 y 轴坐标。而 ...
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python讲堂---mgrid与meshgrid的区别
计算机视觉
07-09 412
Python的 numpy中 meshgrid 和 mgrid 的区别和使用 https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8854197.html >>> import numpy as np >>> a= 38 >>> b=38 >>> y,x = np.mgrid[0：a, 0:b...
matlab中函数meshgrid
qq_65800683的博客
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X,Y] = meshgrid(x,y) 基于向量 x 和 y 中包含的坐标返回二维网格坐标。X 是一个矩阵，每一行是 x 的一个副本；Y 也是一个矩阵，每一列是 y 的一个副本。坐标 X 和 Y 表示的网格有 length(y) 个行和 length(x) 个列。相同，并返回网格大小为 length(x)×length(x) 的方形网格坐标。在二维网格上计算并绘制函数。在二维网格上计算表达式。
numpy库中的mgrid和ogrid都是类吗
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同时，可能还要提到sparse参数对生成结果的影响，因为在较新的版本中，可以通过numpy.meshgrid的sparse参数来达到类似的效果，但mgrid和ogrid仍然是更方便的工具。 最后，在相关问题部分，可以问两者的区别，如何...
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04-20 1148
的优化和扩展，以及与其他技术和工具的深度融合，共同推动数据科学和数值计算领域的发展。同时，我们也应该保持对新技术的敏感度和学习热情，不断提升自己的能力和水平，以应对不断变化的挑战和需求。通过结合其他数据处理和分析库，如Pandas、SciPy等，我们可以构建更加复杂和高效的数值计算和数据处理流程，为科学研究和实际应用提供更强大的支持。函数是一个功能强大且实用的工具，值得我们深入学习和掌握。在数据处理和机器学习中，经常需要根据已知的数据点生成一组规则的网格点，并在这些网格点上计算插值或拟合函数的值。
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Python的 numpy中 meshgrid 和 mgrid 的区别和使用
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先来尝试使用，然后再总结规律 x, y= np.mgrid[1:4:0.5, 2:4:0.5] print(x) print(y) 输出为： 这里，x,y都是二维数组，行数由第一个参数1:4:0.5决定，为6行，列数由第二个参数2:4:0.5决定，为4列。排布规律为：x跨行方向即列方向与第一个参数一致，y为跨列方向即行方向与第二个参数一致。 x, y, z= np.mgrid[1:2:0.5, 2:4:0.5, 3:6:1] print(x) print(y) print(z) 有三个参数时，x,y
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架构springboot   这里使用web3j当前eth官方推荐的集成jdk来做说明！当然你也可以使用它最底层的rpc方案来编写（官网也有说明）！ 这里做个总结 第一步：先引入jdk [maven] org.web3j core 3.2.0 连接钱包节点【后续所有操作都需要钱包节点广播出去】 Web3j web3 = Web3j.build(new HttpServ
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