在图像上创建点的网格，但是索引超出了范围--尽管不是，为什么？
在图像上创建点的网格，但是索引超出了范围--尽管不是，为什么？
提问于 2022-03-07 09:30:05
我正在创建一个数组，该数组的网格值为255，大小为75x115，代码如下：
xn = 13 #grid line num
yn = 7 #grid line num
im = np.zeros((75, 115))
H, W = im.shape
step_x = (W/(xn-1))
step_y = (H/(yn-1))
xvalues = np.arange(0, W + step_x, step_x)
yvalues = np.arange(0, H + step_y, step_y)
xx, yy = np.meshgrid(xvalues, yvalues)
positions = np.column_stack([xx.ravel(), yy.ravel()]).astype(int)
for (x,y) in (positions):
im[y, x] = 255错误说
index 115 is out of bounds for axis 1 with size 115如果我将范围更改为：
xvalues = np.arange(0, W, step_x)
yvalues = np.arange(0, H, step_y)这将是生成的映像，但这不是我想要做的，它只生成12x6网格线，而不是13x7。13x7网格线应包括起始和结束像素范围(0-75，0-115)，使图像完全覆盖在网格中。
知道怎么解决这个问题吗？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2022-03-07 10:05:25
如果你想要几乎等距的网格点，你可以
xvalues = np.linspace(0, im.shape[1]-1, xn, dtype='int')yvalues也是如此。但是，由于13不相等地除以115，所以您将无法在选择数组大小和网格间距时具有完全相等的间距。
如果我们打印xvalues，也可以看到这一点。
print(xvalues)
>> [ 0. 9.58333333 19.16666667 28.75 38.33333333
47.91666667 57.5 67.08333333 76.66666667 86.25
95.83333333 105.41666667]这些点将在[0, 9, 19, 28, 38, 47, 57, 67, 76, 86, 95, 105]上绘制，因此有时有10的差异，有时有9的差异。
Stack Overflow用户
发布于 2022-03-07 11:18:47
在任何需要构造定义良好的2D甚至多维空间的应用程序中，网格网格都是有用的，xvalues和yvalues应该是网格索引值，这意味着它们不能超过图像im的维数，我建议您查看一下线段空间和网格栅，从而深入了解这些方法，以便实现预期的输出。
这就是我目前尝试过的：
xvalues = np.linspace(int(step_x), int(step_x+W), xn)
yvalues = np.linspace(int(step_y), int(step_y+H), yn)
xx, yy = np.meshgrid(xvalues, yvalues)
positions = np.column_stack([xx.ravel(), yy.ravel()]).astype(int)
for (x,y) in (positions):
im[x, y] = 255
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(xx, yy, ls="None", marker=".")
plt.show()输出：
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/71378908
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