np.mgrid的用法

最新推荐文章于 2024-12-30 19:16:43 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-30 19:16:43 发布 · 739 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文详细介绍了NumPy库中的mgrid函数，用于生成多维坐标网格。通过实例解析了如何创建1D、2D和3D数组，并展示了不同步长和点数的设置方式。mgrid函数在数据可视化和多维运算中非常实用。

np.mgrid的用法

转载于:https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10763103.html

功能：返回多维结构，常见的如2D图形，3D图形

np.mgrid[ 第1维，第2维 ，第3维 ， …]

第n维的书写形式为：

a:b:c

c表示步长，为实数表示间隔；该为长度为[a,b),左开右闭

或：

a:b:cj

cj表示步长，为复数表示点数；该长度为[a,b]，左闭右闭

举例说明：

1）生成1D数组：

a=np.mgrid[-4:4:3j]
a

在[-4,4]区间内取3个值

array([-4.,  0.,  4.])

2）生成个2D矩阵：

mgrid[[1:3:3j, 4:5:2j]]

生成的是3*2的矩阵

import numpy as np
x, y = np.mgrid[1:3:3j, 4:5:2j]
x

x返回：

array([[1., 1.],
       [2., 2.],
       [3., 3.]])

输出y:

array([[4., 5.],
       [4., 5.],
       [4., 5.]])

所以表示的结果是：

[[(1,4),(1,5)]
 [(2,4),(2,5)]
 [(3,4),(3,5)]
]

结果值先y向右扩展，再x向下扩展

3）生成3D立方体

b = np.mgrid[-1:1:2j,-2:2:2j,-3:3:5j]
b

array([[[[-1. , -1. , -1. , -1. , -1. ],
         [-1. , -1. , -1. , -1. , -1. ]],

        [[ 1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ],
         [ 1. ,  1. ,  1. ,  1. ,  1. ]]],


       [[[-2. , -2. , -2. , -2. , -2. ],
         [ 2. ,  2. ,  2. ,  2. ,  2. ]],

        [[-2. , -2. , -2. , -2. , -2. ],
         [ 2. ,  2. ,  2. ,  2. ,  2. ]]],


       [[[-3. , -1.5,  0. ,  1.5,  3. ],
         [-3. , -1.5,  0. ,  1.5,  3. ]],

        [[-3. , -1.5,  0. ,  1.5,  3. ],
         [-3. , -1.5,  0. ,  1.5,  3. ]]]])