Numpy中關于Meshgrid函數：meshgrid官方。

1.Meshgrid前言

meshgrid函數就是用兩個坐標軸上的點在平面上畫網格(當然這里傳入的參數是兩個的時候)。當然我們可以指定多個參數，比如三個參數，那么我們的就可以用三個一維的坐標軸上的點在三維平面上畫網格。

2.Meshgrid的參數numpy.meshgrid(* xi，** kwargs ) 。array_like代表網格坐標的一維數組，這里可以傳入多個一維數組的值。但是這里需要注意的就是如果我們給傳入的是一個矩陣(多維數組)的話，他會自動把這個矩陣轉換成一維數組；

索引(indexing)：('xy'[笛卡爾],'ij'[矩陣])，可選。默認是'xy'，下面會詳細解釋一下；

稀疏(sparse)：bool，可選。默認為False。如果為True為了節省內存會返回一個稀疏矩陣；

復制(copy)：bool，可選。默認為True。如果為False則為了節省內存返回源始的視圖。

返回值： ：ndarray。對于二維數組來說，我們的參數是

兩個一維數組，我們設

形狀為N，

的形狀為M。那么他的返回值是一個list列表，里面存放著兩個矩陣，我們可以通過解包操作來獲取

與

兩個矩陣，這里的返回值

，

。我們指定了indexing參數，如果indexing = 'xy'(默認)我們返回的

與

矩陣的形狀是(M,N)；如果indexing = 'ij'的話我們返回的

與

矩陣的形狀就是(N,M)。

3.indexing參數

上面介紹了indexing參數有兩個值'xy'和'ij'，默認值為'xy'。那他們兩個之間有什么區別呢？其中'xy'代表的是笛卡爾，'ij'代表的是矩陣。我們直接通過結果來看。

import numpy as np

x = np.array([1,2,3])

y = np.array([4,5,6,7])

xv,yv = np.meshgrid(x,y,indexing = 'xy')

xv2,yv2 = np.meshgrid(x,y,indexing = 'ij')

print('-----向量的形狀-----')

print(x.shape)

print(y.shape)

print('-----xy-----')

print(xv.shape)

print(yv.shape)

print('-----ij-----')

print(xv2.shape)

print(yv2.shape)

-----向量的形狀-----

(3,)

(4,)

-----xy-----

(4, 3)

(4, 3)

-----ij-----

(3, 4)

(3, 4)

從上面我們可以看出，對于二維數組來說，對于兩個長度為3和4的一維數組，我們設N = 3 ,M = 4。對于我們indexing = 'xy'(默認)來說，得到xv以及yv矩陣的形狀是(M,N)也就是(4,3)；那對于indexing = 'ij'我們的xv以及yv矩陣的形狀是(N,M)也就是(3,4)。

那對于三維來說，參數是三個一維數組，并且一維數組的形狀分別是N，M，P，那么如果indexing = 'xy'的話返回的三個矩陣xv,yv,zv的形狀都是(M,N,P)；如果indexing = 'ij'的話返回的是三個矩陣xv,yv,zv的形狀都是(N,M,P)

import numpy as np

x = np.array([1,2,3])

y = np.array([4,5,6,7])

xv, yv = np.meshgrid(x, y, sparse=False, indexing='ij')

for i in zip(xv.flat,yv.flat):

print(i)

print('----------')

xv, yv = np.meshgrid(x, y, sparse=False, indexing='xy')

for i in zip(xv.flat,yv.flat):

print(i)運行結果

4.如何使用xv,yv = meshgrid(x,y)

xv,yv = meshgrid(x)與xv,yv = meshgrid(x,x)是等同的

xv,yv,zv = meshgrid(x,y,z)生成三維數組，可用來計算三變量的函數和繪制三維立體圖

上面的這些都是直接進行解包后的返回值。其實他返回的是一個list列表，列表中存放的xv,yv,zv的這些numpy數組。

import numpy as np

x = np.array([1,2,3]) #X_{x} = 3

y = np.array([4,5,6,7]) #X_{y} = 4

xv,yv = np.meshgrid( x , y )

print(xv)

print(yv)

[[1 2 3]

[1 2 3]

[1 2 3]

[1 2 3]]

[[4 4 4]

[5 5 5]

[6 6 6]

[7 7 7]]

我們通過對兩個參數來一步一步的分析來看，看得到的結果是如何變成一個網格的：x：表示我們的一維向量(1,2,3)，他的N = 3

y：表示我們的一維向量(4,5,6,7)，他的N = 4

xv：表示x坐標軸上的坐標矩陣

yv：表示y坐標軸上的坐標矩陣

x = np.array([1,2,3]) #x = (x1,x2,x3)

y = np.array([4,5,6,7]) #y = (y1,y2,y3,y4)

xv,yv = np.meshgrid( x , y )xv矩陣

我們把我們的一維向量

看成了

，我們也可以看上面我輸出的xv[[1 2 3]

[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]]，如果看成是

，也就是4個向量，如圖所示。yv矩陣

我們把我們的y向量看成了

，然后我們從上面的打印出來的結果[[4 4 4] [5 5 5][6 6 6] [7 7 7]]，我們的向量被豎著放起，然后推廣成三列。正如我們的yv矩陣所示。

我們的兩個一維數組形成的網格，我們就可以通過上面的分析得到：網格化數據左邊與其對應值

超強干貨來襲 云風專訪：近40年碼齡，通宵達旦的技術人生

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中grid函数_Python-Numpy模块Meshgrid函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。