【Numpy】 meshgrid()函数

╰半夏微凉° 2023-09-27 08:09 1阅读 0赞

`np.mesharid()`函数通常用来生成二维数据网格，例如一张灰度图片中长为x轴，宽为y轴，图中每一个像素点。

可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵：

np.meshgrid(np.arange(4),np.arange(4))

我们生成的结果为：

[array([[0, 1, 2, 3],
            [0, 1, 2, 3],
            [0, 1, 2, 3],
            [0, 1, 2, 3]]),
     array([[0, 0, 0, 0],
            [1, 1, 1, 1],
            [2, 2, 2, 2],
            [3, 3, 3, 3]])]

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x array，维度是x dimesion，第二个参数是y array，维度是y dimesion。**

**那么生成的第一个二维数组是以x array为行，共y dimesion行的向量；而第二个二维数组是以y array的转置为列，共x dimesion列的向量。**

直观的感受：x-y坐标系中，x可取（1，2，3） y可取（4，5）

共有6个点 （1，4）（1，5）（2，4）（2，5）（3，4）（3，5）

`np.mesharid()`函数就是生成类似的数据网格。

我们看一个示例：

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    # np建立一个等差数列
    x = np.arange(0,10,1)
    print(f"x的维度:{
          x.ndim},shape:{
          x.shape}")
    print(x)
    y = np.arange(0,10,2)
    print(f"y的维度:{
          y.ndim},shape:{
          y.shape}")
    print(y)
    xx,yy = np.meshgrid(x, y)
    print(f"xv的维度:{
          xx.ndim},shape:{
          xx.shape}")
    print(f"yv的维度:{
          yy.ndim},shape:{
          yy.shape}")
    
    plt.plot(xx, yy,'.')
    plt.grid(True)
    plt.show()

结果为：

x的维度:1,shape:(10,)
    [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    y的维度:1,shape:(5,)
    [0 2 4 6 8]
    xv的维度:2,shape:(5, 10)
    yv的维度:2,shape:(5, 10)

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