numpy.meshgrid

numpy.meshgrid(※xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')

从坐标向量返回坐标矩阵的元组。

给定一维坐标向量 x1, x2,…, xn，创建 N 维坐标数组，用于在 N 维网格上进行 N 维标量/向量场的向量化求值。

参数:

x1, x2,…, xnarray_like

表示网格坐标的一维数组。

indexing{‘xy’, ‘ij’}, optional

输出的笛卡尔（‘xy’，默认）或矩阵（‘ij’）索引。更多详情请参阅 Notes。

sparsebool, optional

如果为 True，则维度 i 的返回坐标数组的形状将从 (N1, ..., Ni, ... Nn) 减小到 (1, ..., 1, Ni, 1, ..., 1)。这些稀疏坐标网格旨在与 广播 一起使用。当所有坐标都用于表达式时，广播仍会产生一个全维度的结果数组。

默认为 False。

copybool, optional

如果为 False，则返回原始数组的视图，以节省内存。默认为 True。请注意，sparse=False, copy=False 可能会返回非连续数组。此外，广播数组的一个以上元素可能指向同一个内存位置。如果您需要写入数组，请先进行复制。

返回:

X1, X2,…, XNtuple of ndarrays

对于长度为 Ni=len(xi) 的向量 x1, x2,…, xn，如果 indexing=’ij’，则返回形状为 (N1, N2, N3,..., Nn) 的数组；如果 indexing=’xy’，则返回形状为 (N2, N1, N3,..., Nn) 的数组，其中 xi 的元素被重复以填满第一个维度上的矩阵（对于 x1），第二个维度（对于 x2）依此类推。

另请参阅

mgrid

使用索引表示法构建多维“网格”。

ogrid

使用索引表示法构建开放的多维“网格”。

如何索引 ndarrays

备注

此函数通过 indexing 关键字参数支持两种索引约定。给出字符串 ‘ij’ 返回具有矩阵索引的网格，而 ‘xy’ 返回具有笛卡尔索引的网格。在长度分别为 M 和 N 的 2D 情况中，对于 ‘xy’ 索引，输出形状为 (N, M)；对于 ‘ij’ 索引，输出形状为 (M, N)。在长度分别为 M、N 和 P 的 3D 情况中，对于 ‘xy’ 索引，输出形状为 (N, M, P)；对于 ‘ij’ 索引，输出形状为 (M, N, P)。以下代码片段说明了这种区别

xv, yv = np.meshgrid(x, y, indexing='ij')
for i in range(nx):
    for j in range(ny):
        # treat xv[i,j], yv[i,j]

xv, yv = np.meshgrid(x, y, indexing='xy')
for i in range(nx):
    for j in range(ny):
        # treat xv[j,i], yv[j,i]

在 1D 和 0D 情况中，indexing 和 sparse 关键字无效。

示例

在浏览器中尝试！

>>> import numpy as np
>>> nx, ny = (3, 2)
>>> x = np.linspace(0, 1, nx)
>>> y = np.linspace(0, 1, ny)
>>> xv, yv = np.meshgrid(x, y)
>>> xv
array([[0. , 0.5, 1. ],
       [0. , 0.5, 1. ]])
>>> yv
array([[0.,  0.,  0.],
       [1.,  1.,  1.]])

meshgrid 的结果是坐标网格

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot(xv, yv, marker='o', color='k', linestyle='none')
>>> plt.show()

您可以创建稀疏输出数组以节省内存和计算时间。

>>> xv, yv = np.meshgrid(x, y, sparse=True)
>>> xv
array([[0. ,  0.5,  1. ]])
>>> yv
array([[0.],
       [1.]])

meshgrid 对于在网格上求函数值非常有用。如果函数依赖于所有坐标，则可以使用密集和稀疏输出。

>>> x = np.linspace(-5, 5, 101)
>>> y = np.linspace(-5, 5, 101)
>>> # full coordinate arrays
>>> xx, yy = np.meshgrid(x, y)
>>> zz = np.sqrt(xx**2 + yy**2)
>>> xx.shape, yy.shape, zz.shape
((101, 101), (101, 101), (101, 101))
>>> # sparse coordinate arrays
>>> xs, ys = np.meshgrid(x, y, sparse=True)
>>> zs = np.sqrt(xs**2 + ys**2)
>>> xs.shape, ys.shape, zs.shape
((1, 101), (101, 1), (101, 101))
>>> np.array_equal(zz, zs)
True

>>> h = plt.contourf(x, y, zs)
>>> plt.axis('scaled')
>>> plt.colorbar()
>>> plt.show()

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