y = np.array([4,5,6])# 生成稀疏网格X, Y = np.meshgrid(x, y, sparse=True) print("X:") print(X) print("Y:") print(Y) 4)indexing 参数 importnumpyasnp# 定义两个一维数组x = np.array([1,2,3]) y = np.array([4,5,6])# 使用 'ij' 索引生成网格X, Y = np.meshgrid(x,...
meshgrid 对于评估网格上的函数非常有用。如果函数依赖于所有坐标,您可以使用参数sparse=True 来节省内存和计算时间。 >>> x = np.linspace(-5, 5, 101) >>> y = np.linspace(-5, 5, 101) >>> # full coorindate arrays >>> xx, yy = np.meshgrid(x, y) >>> zz = np.sqrt(xx**2 + ...
numpy.meshgrid()理解 显示出它的作用了使用meshgrid方法,你只需要构造一个表示x轴上的坐标的向量和一个表示y轴上的坐标的向量;然后作为参数给到meshgrid(),该函数就会返回相应维度的两个矩阵; 例如,你想构造...()的官网定义; 说明:step1和2的数据都是基于笛卡尔坐标系的矩阵,目的是为了方便讨论。 step1. 通过...
meshgrid函数接收两个一维矩阵的入参a和b,会生成两个二维矩阵A和B A的行数为b的元素个数(既b.shape),A的每一行数据都是a,也就是说,A是一个由b.shape个a组成的二维矩阵。 B的行数为b的元素个数(既b.shape),B的第n行数据是b的第n个元素重复a.shape次组成的一维矩阵,也就是说,B是每一行对应b的每...
w5, w9 = np.meshgrid(w5, w9) ax.plot_surface(w5, w9, losses, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') plt.show() 绘制的结果图 对于这种简单情形,我们利用上面的程序在3维空间中画出了损失函数随参数变化的曲面图,从上图可以看出有些区域的函数值明显比周围的点小。需要说明的是:为什么这里我们选择...
importnumpyasnp# 原始数据x=np.array([0,0,0,0,1,1,1,1])y=np.array([0,0,1,1,0,0,1,1])z=np.array([0,1,0,1,0,1,0,1])values=np.array([0,1,2,3,4,5,6,7])# 插值计算xi=np.linspace(0,1,3)yi=np.linspace(0,1,3)zi=np.linspace(0,1,3)Xi,Yi,Zi=np.meshgrid(...
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摘要:Meshgrid函数的基本用法 在Numpy的官方文章里,meshgrid函数的英文描述也显得文绉绉的,理解起来有些难度。 可以这么理解,meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格。 用法: [X,Y]=meshgrid(x,y) [X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshg阅读全文 ...
要在mgrid函数中使用变量,可以将变量作为切片对象的参数传递给mgrid函数。下面是一个示例: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import numpy as np start = 0 end = 1 step = 0.1 x = np.mgrid[start:end:step] print(x) ...