meshgrid函数可以接受 x1, x2,…, xn 等 n 个一维向量,生成 N-D 矩阵。 1 基本语法 meshgrid(*xi, **kwargs) 参数: xi – x1, x2,…, xn : array_like 返回值: X1, X2,…, XN : ndarray 2 示例(二维网格) 2.1 一个参数时 import numpy as np a = [1,2,3]
import numpy as np [X, Y] = np.meshgrid(x, y)#X的每一行是x的副本,Y的每一列是y的副本 X #输出: array([[ 2, 1, -3], [ 2, 1, -3]]) Y #输出: array([[1, 1, 1], [0, 0, 0]]) 如果我们将x和y的位置调换: [X, Y] = np.meshgrid(y, x) X #输出: array(...
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]=meshgrid(x,x) 是等同的 [X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z) 生成三维数组,可用来计算三变量的函...
xv,yv = meshgrid(x,y) xv,yv = meshgrid(x)与xv,yv = meshgrid(x,x)是等同的 xv,yv,zv = 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 上面的这些都是直接进行解包后的返回值。其实他返回的是一个list列表,列表中存放的xv,yv,zv的这些numpy数组。 importnumpyasnpx=np.arr...
下面是实现meshgrid的整体流程: 详细步骤 步骤1:导入必要的库 在Python中,首先需要导入numpy库。这个库将帮助我们进行数组和矩阵的运算。 importnumpyasnp# 导入numpy库,主要用于数组和矩阵操作 1. 步骤2:定义输入的一维数组 你可以根据需要定义任意一维数组。这里我们创建一个简单的数组。
importnumpyasnp x=np.array([1,2,3])y=np.array([4,5])X,Y=np.meshgrid(x,y) 1. 2. 3. 4. 5. 输出的X和Y分别为: X = [[1, 2, 3], [1, 2, 3]] Y = [[4, 4, 4], [5, 5, 5]] 1. 2. 3. 4. 这样的矩阵可以很容易地用于后续的函数运算。
numpy在python基础数据类型之上引入了一个数据结构数组(ndarray), ndarray和R语言中的数组功能类似,但m是python中的数组元素类型可以不同,R中的数组元素类型要求相同。 1.数组定义 import numpy as np#导入numpy库 np.array(object,dtype=none,ndmin=0)
有人可以向我解释 meshgrid Numpy 中的函数的目的是什么吗?我知道它为绘图创建了某种坐标网格,但我看不到它的直接好处。 我正在学习 Sebastian Raschka 的“Python 机器学习”,他正在使用它来绘制决策边界。请参见 此处 的输入 11。 我也尝试过官方文档中的这段代码,但是,输出对我来说真的没有意义。 x = np...
numpy.meshgrid() in Python numpy.meshgrid函数用于从表示笛卡尔索引或矩阵索引的两个给定一维数组中创建矩形网格。网格函数是从MATLAB中得到启发的。 语法 numpy.asarray(arr,dtype=None,order=None) 参数 x1, x2,…, xn: array_like 表示网格坐标的一维数组。
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。