Python 中的网格网格函数 (meshgrid mgrid ogrid ndgrid)
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【中文标题】Python 中的网格网格函数 (meshgrid mgrid ogrid ndgrid)【英文标题】:Mesh grid functions in Python (meshgrid mgrid ogrid ndgrid) 【发布时间】:2012-09-06 07:00:37 【问题描述】:我正在寻找类似网格的功能的清晰比较。可惜没找到!
Numpy http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ 提供
mgrid
ogrid
meshgrid
Scitools http://hplgit.github.io/scitools/doc/api/html/index.html 提供
ndgrid
boxgrid
理想情况下,总结所有这些的表格是完美的!
【问题讨论】:
【参考方案1】:numpy.meshgrid
仿照 Matlab 的 meshgrid
命令。它用于向量化两个变量的函数,以便您可以编写
x = numpy.array([1, 2, 3])
y = numpy.array([10, 20, 30])
XX, YY = numpy.meshgrid(x, y)
ZZ = XX + YY
ZZ => array([[11, 12, 13],
[21, 22, 23],
[31, 32, 33]])
所以ZZ
包含所有x
和y
的组合放入函数中。仔细想想,meshgrid
对于 numpy 数组来说有点多余,因为它们是广播的。这意味着你可以做到
XX, YY = numpy.atleast_2d(x, y)
YY = YY.T # transpose to allow broadcasting
ZZ = XX + YY
并得到相同的结果。
mgrid
和 ogrid
是使用索引符号的辅助类,因此您可以在前面的示例中直接创建 XX
和 YY
,而不必使用类似 linspace
的东西。生成输出的顺序是相反的。
YY, XX = numpy.mgrid[10:40:10, 1:4]
ZZ = XX + YY # These are equivalent to the output of meshgrid
YY, XX = numpy.ogrid[10:40:10, 1:4]
ZZ = XX + YY # These are equivalent to the atleast_2d example
我不熟悉 scitools 的东西,但ndgrid
似乎等同于meshgrid
,而BoxGrid
实际上是一个帮助这种生成的整个类。
【讨论】:
感谢您的回复。但是我不明白如果我有 3 个(或更多)参数应该使用什么让我们称它们为 x1、x2、x3! Meshgrid 是明确的 2D。其他的都支持更多的维度。这实际上可以解释 ndgrid 的存在。 meshgrid和mgrid的结果不同。试试 mgrid[1:4, 1:4] 和 meshgrid([1,2,3], [1,2,3])。 在第二部分你做XX = XX.T
它应该真的是YY = YY.T
。如果 x 和 y 不同,这将变得很明显。
为什么要避免使用 linspace?【参考方案2】:
np.mgrid
和 np.meshgrid()
做同样的事情,但是交换了第一和第二轴:
# 3D
d1, d2, d3 = np.mgrid[0:10, 0:10, 0:10]
d11, d22, d33 = np.meshgrid(np.arange(10),np.arange(10),np.arange(10))
np.array_equal(d1,d11)
产生False
。只需交换前两个维度:
d11 = np.transpose(d11,[1,0,2])
np.array_equal(d1,d11)
产生True
。
需要对所有三个数组d11
、d22
和d33
进行此维度交换。
【讨论】:
以上是关于Python 中的网格网格函数 (meshgrid mgrid ogrid ndgrid)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
matlab函数meshgrid的用法详解(生成网格矩阵)和ndgrid的区别及用法
Python基础:Numpy函数介绍:Meshgrid,mgrid,append等
Python基础:Numpy函数介绍:Meshgrid,mgrid,append等