Python的 numpy中 meshgrid 和 mgrid 的区别和使用 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
相反, meshgrid 实际上可以为我们生成这个:我们必须指定唯一的 x 和y 值。 xvalues = np.array([0, 1, 2, 3, 4]); yvalues = np.array([0, 1, 2, 3, 4]); 现在,当我们调用 meshgrid 时,我们会自动获得之前的输出。 xx, yy = np.meshgrid(xvalues, yvalues) plt.plot(xx, yy, marker=...
Python中numpy库中,X,Y = np.meshgrid(x,y)最详细理解(附理解代码) 一. 导入numpy库 import numpy as np 二. 生成X,Y = np.meshgrid(x,y)并详解 N = 3 M=7 #生成两个一维矩阵 x = np.linspace(-2, 2, N) #[-2 0 2] y = np.linspace(-3, 3,M)#[-3 -2 1 0 1 2 3 ] X,Y...
meshgrid函数接受任意一组索引,通过mgrid切片和indices索引生成完整的索引范围,然后,fromfunction函数根据I和J实现运算。 在NumPy中有一种更好的方法,无需在内存中存储整个I和J矩阵(虽然meshgrid已足够优秀,仅存储对原始向量的引用),仅存储形状矢量,然后通过广播规实现其余内容的处理: 如果没有indexing ='ij'参数,那么m...
xs, ys = np.meshgrid(points, points) # xarr = np.array([1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5]) yarr = np.array([2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5]) cond = np.array([True, False, True, True, False]) # where是如果cond为中的数据为True则取xarr中的对应数据,否则取yarr中的数据 ...
meshgrid函数 理解: 二维坐标系中,X轴可以取三个值1,2,3, Y轴可以取三个值7,8, 请问可以获得多少个点的坐标? 显而易见是6个: (1,7)(2,7)(3,7) (1,8)(2,8)(3,8) >>> import numpy as np#导入numpy >>> a=np.array([1,2,3])#创建一维数组 ...
meshgrid(ndarray,ndarray) 返回坐标方格的X与Y x和y都是二维数组,分别是这些点的横坐标/纵坐标 mean/average 计算平均数,加axis就是某一个轴, 比如axis=0,就是每一列一个平均数(a[;;;][0],a[,,,][1],…..,) average只能是np.average hypot...
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D Z = img_gray[::10, ::10] # 降采样 X, Y = np.meshgrid(range(Z.shape[1]), range(Z.shape[0])) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis') 四、三库协作实战:图像处理流...
ax = plt.axes(projection='3d') xgrid, ygrid = np.meshgrid(x, y.ravel()) ax.plot_surface(xgrid, ygrid, im, cmap=plt.cm.viridis, cstride=2, rstride=2, linewidth=0); 有许多可用的绘图类型。 查看matplotlib库是一个很快的学习方法。
numpy.arange()还可以与numpy.meshgrid()函数结合使用,创建坐标网格: importnumpyasnp# 创建一个3x3的坐标网格x=np.arange(3)y=np.arange(3)xx,yy=np.meshgrid(x,y)print("numpyarray.com meshgrid example:")print("xx:",xx)print("yy:",yy) ...