[X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z)生成三维数组,可用来计算三变量的函数和绘制三维立体图 这里,主要以[X,Y]=meshgrid(x,y)为例,来对该函数进行介绍。 [X,Y] = meshgrid(x,y) 将向量x和y定义的区域转换成矩阵X和Y,其中矩阵X的行向量是向量x的简单复制,而矩阵Y的列向量是向量y的简单复制(注:下面代码中X和Y均是数组,
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...
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...
# create a 2D grid using meshgrid X, Y = np.meshgrid(x, y) # print the created grid print("X values:\n", X) print("Y values:\n", Y) Run Code Output X values: [[1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]] Y values: [[1 1 1] [2 2 2] [3 3 3]] The code creates a 2D gr...
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...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): # 设置x和y的坐标范围 x=np.arange(-2,2,0.01) y=np.arange(-2,2,0.01) # 转化为网格 x,y=np.meshgrid(x,y) z=np.power(x,2)+np.power(y,2)-1 plt.contour(x,y,z,0) plt.show() main() 绘制的时候要保证x,y,z的...
Meshgrid 如果我们要创建以下矩阵: 两种方法都很慢,因为它们使用的是Python循环。在MATLAB处理这类问题的方法是创建一个meshgrid: 该meshgrid函数接受任意一组索引,mgrid仅是切片,indices只能生成完整的索引范围。fromfunction如上所述,仅使用I和J参数一次调用提供的函数。
Meshgrid 如果我们要创建以下矩阵: 两种方法都很慢,因为它们使用的是Python循环。在MATLAB处理这类问题的方法是创建一个meshgrid: 该meshgrid函数接受任意一组索引,mgrid仅是切片,indices只能生成完整的索引范围。fromfunction如上所述,仅使用I和J参数一次调用提供的函数。
np.meshgrid函数接受两个一维数组,并产生两个二维矩阵(对应于两个数组中所有的(x,y)对) points = np.arange(-5, 5, 0.01) # 1000 equally spaced points xs, ys = np.meshgrid(points, points) ys array([[-5. , -5. , -5. , ..., -5. , -5. , -5. ], [-4.99, -4.99, -4.99, ...
2D 数组的操作方式基本相同。 如果从这个数组开始: >>> arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) 可以使用以下方法反转所有行和所有列中的内容: >>> reversed_arr = np.flip(arr_2d)>>> print(reversed_arr)[[12 11 10 9][ 8 7 6 5][ 4 3 2 ...