Создание массива NumPy: функция meshgrid ()
функция numpy.meshgrid ()
Функция meshgrid () используется для получения координатных матриц из координатных векторов.
Создайте ND координатные массивы для векторизованных вычислений ND скалярных / векторных полей над ND сетками с учетом одномерных координатных массивов x1, x2,…, xn.
Синтаксис:
numpy.meshgrid (* xi, ** kwargs)
Версия: 1.15.0
Параметр:
| название | Описание | Необходимые / Необязательный |
|---|---|---|
| x1, x2,…, xn | 1-D массивы, представляющие координаты сетки. | |
| индексирование | Декартово («xy», по умолчанию) или матричное («ij») индексирование выходных данных. Смотрите примечания для более подробной информации. Новое в версии 1.7.0. | необязательный |
| редкий | Если True, то для экономии памяти возвращается разреженная сетка. По умолчанию это False. Новое в версии 1.7.0. | необязательный |
| конечная точка | Если True, стоп - это последний пример. В противном случае, это не входит. По умолчанию установлено значение True. | необязательный |
| копия | Если False, вид на исходные массивы возвращается для сохранения памяти. По умолчанию установлено значение True. Обратите внимание, что sparse = False, copy = False, вероятно, вернет несмежные массивы. Кроме того, более одного элемента широковещательного массива могут ссылаться на одну ячейку памяти. Если вам нужно записать в массивы, сначала сделайте копии. Новое в версии 1.7.0. | необязательный |
Возвращаемое значение:
X1, X2,…, XN: ndarray - Для векторов x1, x2,…, 'xn' с длинами Ni = len (xi) возвращаются массивы (N1, N2, N3, ... Nn) в форме, если индексирование = 'ij 'или (N2, N1, N3, ... Nn) массивы, если индексирование =' xy 'с элементами xi, повторенными для заполнения матрицы вдоль первого измерения для x1, второго для x2 и так далее.
Пример 1: функция NumPy.meshgrid ()
>>> import numpy as np
>>> ab, ac = (4, 2)
>>> b = np.linspace(0, 1, ab)
>>> c = np.linspace(0, 1, ac)
>>> bd, cd = np.meshgrid(b, c)
>>> bd
array([[ 0. , 0.33333333, 0.66666667, 1. ],
[ 0. , 0.33333333, 0.66666667, 1. ]])
>>> cd
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 1., 1., 1., 1.]])
>>> bd, cd = np.meshgrid(b, c, sparse=True) #make sparse output arrays
>>> bd
array([[ 0. , 0.33333333, 0.66666667, 1. ]])
>>> cd
array([[ 0.],
[ 1.]])
Пример - 2: функция NumPy.meshgrid ()
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(-4, 4, 0.1)
>>> b = np.arange(-4, 4, 0.1)
>>> aa, bb = np.meshgrid(a, b, sparse=True)
>>> c = np.sin(aa**2) / (aa**2 + bb**2)
>>> m = plt.contourf(a,b,c)
>>> plt.show()
numpy.logspace.plot show
Python - NumPy Code Editor:
Предыдущая: geomspace ()
Далее: mgrid ()
Новый контент: Composer: менеджер зависимостей для PHP , R программирования