我正在寻找一个类似于网格的函数的清晰比较。不幸的是,我没有找到它!
Numpy http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/提供了
mgrid
ogrid
meshgrid
Scitools http://hplgit.github.io/scitools/doc/api/html/index.html提供了
ndgrid
boxgrid
理想情况下,一个总结所有这一切的表格将是完美的!
发布于 2012-09-13 18:40:35
numpy.meshgrid
是以Matlab的meshgrid
命令为模型的。它用于向量化两个变量的函数,以便您可以编写
x = numpy.array([1, 2, 3])
y = numpy.array([10, 20, 30])
XX, YY = numpy.meshgrid(x, y)
ZZ = XX + YY
ZZ => array([[11, 12, 13],
[21, 22, 23],
[31, 32, 33]])
所以ZZ
包含了放入函数中的x
和y
的所有组合。仔细想想,meshgrid
对于numpy数组来说有点多余,因为它们是广播的。这意味着您可以
XX, YY = numpy.atleast_2d(x, y)
YY = YY.T # transpose to allow broadcasting
ZZ = XX + YY
并得到相同的结果。
mgrid
和ogrid
是使用索引表示法的助手类,因此您可以在前面的示例中直接创建XX
和YY
,而不必使用linspace
之类的东西。生成输出的顺序是颠倒的。
YY, XX = numpy.mgrid[10:40:10, 1:4]
ZZ = XX + YY # These are equivalent to the output of meshgrid
YY, XX = numpy.ogrid[10:40:10, 1:4]
ZZ = XX + YY # These are equivalent to the atleast_2d example
我不熟悉scitools的东西,但ndgrid
似乎等同于meshgrid
,而BoxGrid
实际上是一个完整的类来帮助这种生成。
发布于 2018-04-15 01:23:55
np.mgrid
和np.meshgrid()
做同样的事情,但是第一个和第二个轴是交换的:
# 3D
d1, d2, d3 = np.mgrid[0:10, 0:10, 0:10]
d11, d22, d33 = np.meshgrid(np.arange(10),np.arange(10),np.arange(10))
np.array_equal(d1,d11)
生成False
。只需交换前两个维度:
d11 = np.transpose(d11,[1,0,2])
np.array_equal(d1,d11)
生成True
。
https://stackoverflow.com/questions/12402045
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