为找教程的网友们整理了相关的编程文章，网友从翰墨根据主题投稿了本篇教程内容，涉及到numpy meshgrid mgrid、numpy meshgrid、numpy mgrid、numpy meshgrid mgrid相关内容，已被135网友关注，涉猎到的知识点内容可以在下方电子书获得。
numpy meshgrid mgrid
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：
由上面的示例展示可以看出，meshgrid的作用是：
根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表。
如果第一个参数是xarray，维度是xdimesion，
第二个参数是yarray，维度是ydimesion。
那么生成的第一个二维数组是以xarray为行，共ydimesion行的向量；
而第二个二维数组是以yarray的转置为列，共xdimesion列的向量。
二、mgrid函数
用法：返回多维结构，常见的如2D图形，3D图形。对比np.meshgrid，在处理大数据时速度更快，且能处理多维（np.meshgrid只能处理2维）
ret = np.mgrid[ 第1维，第2维 ，第3维 ， …]
返回多值，以多个矩阵的形式返回，
第1返回值为第1维数据在最终结构中的分布，
第2返回值为第2维数据在最终结构中的分布，以此类推。（分布以矩阵形式呈现）
例如np.mgrid[X , Y]
样本（i，j）的坐标为 （X[i，j] ,Y[i，j]）,X代表第1维，Y代表第2维，在此例中分别为横纵坐标。
例如1D结构（array），如下：
In [2]: import numpy as np In [3]: pp=np.mgrid[-5:5:5j] In [4]: pp Out[4]: array([-5. , -2.5, 0. , 2.5, 5. ])
例如2D结构 (2D矩阵)，如下：
>>> pp = np.mgrid[-1:1:2j,-2:2:3j]
>>> x , y = pp
>>> x
array([[-1., -1., -1.],
[ 1., 1., 1.]])
>>> y
array([[-2., 0., 2.],
[-2., 0., 2.]])例如3D结构 (3D立方体)，如下：
>>> pp = np.mgrid[-1:1:2j,-2:2:3j,-3:3:5j] >>> print pp [[[[-1. -1. -1. -1. -1. ] [-1. -1. -1. -1. -1. ] [-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. ] [ 0. 0. 0. 0. 0. ] [ 2. 2. 2. 2. 2. ]] [[-2. -2. -2. -2. -2. ] [ 0. 0. 0. 0. 0. ] [ 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. ] [-3. -1.5 0. 1.5 3. ] [-3. -1.5 0. 1.5 3. ]]]]
三、meshgrid 和 mgrid 的区别
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
【Reference】
1.https://blog.csdn.net/grey_csdn/article/details/69663432
2.https://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127
3.https://blog.csdn.net/tymatlab/article/details/79027162
到此这篇关于numpy中meshgrid和mgrid的区别和使用详解的文章就介绍到这了,更多相关numpy meshgrid mgrid内容请搜索码农之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持码农之家！
