numpy中mgrid()和meshgrid()函數
- 2019 年 11 月 27 日
- 筆記
一、meshgrid函數
meshgrid函數通常使用在數據的矢量化上。它適用於生成網格型數據，可以接受兩個一維數組生成兩個二維矩陣，對應兩個數組中所有的(x,y)對。示例展示：
由上面的示例展示可以看出，meshgrid的作用是：
根據傳入的兩個一維數組參數生成兩個數組元素的列表。如果第一個參數是xarray，維度是xdimesion，第二個參數是yarray，維度是ydimesion。那麼生成的第一個二維數組是以xarray為行，共ydimesion行的向量；而第二個二維數組是以yarray的轉置為列，共xdimesion列的向量。
二、 mgrid函數
用法：返回多維結構，常見的如2D圖形，3D圖形。對比np.meshgrid，在處理大數據時速度更快，且能處理多維（np.meshgrid只能處理2維） ret = np.mgrid[ 第1維，第2維 ，第3維 ， …] 返回多值，以多個矩陣的形式返回，
第1返回值為第1維數據在最終結構中的分佈，
第2返回值為第2維數據在最終結構中的分佈，以此類推。（分佈以矩陣形式呈現）
例如np.mgrid[X , Y] 樣本（i，j）的坐標為 （X[i，j] ,Y[i，j]）,X代表第1維，Y代表第2維，在此例中分別為橫縱坐標。
例如1D結構（array），如下：
In [2]: import numpy as np In [3]: pp=np.mgrid[-5:5:5j] In [4]: pp Out[4]: array([-5. , -2.5, 0. , 2.5, 5. ])
例如2D結構 (2D矩陣)，如下：
>>> pp = np.mgrid[-1:1:2j,-2:2:3j] >>> x , y = pp >>> x array([[-1., -1., -1.], [ 1., 1., 1.]]) >>> y array([[-2., 0., 2.], [-2., 0., 2.]])
例如3D結構 (3D立方體)，如下：
>>> pp = np.mgrid[-1:1:2j,-2:2:3j,-3:3:5j] >>> print pp [[[[-1. -1. -1. -1. -1. ] [-1. -1. -1. -1. -1. ] [-1. -1. -1. -1. -1. ]] [[ 1. 1. 1. 1. 1. ] [ 1. 1. 1. 1. 1. ] [ 1. 1. 1. 1. 1. ]]] [[[-2. -2. -2. -2. -2. ] [ 0. 0. 0. 0. 0. ] [ 2. 2. 2. 2. 2. ]] [[-2. -2. -2. -2. -2. ] [ 0. 0. 0. 0. 0. ] [ 2. 2. 2. 2. 2. ]]] [[[-3. -1.5 0. 1.5 3. ] [-3. -1.5 0. 1.5 3. ] [-3. -1.5 0. 1.5 3. ]] [[-3. -1.5 0. 1.5 3. ] [-3. -1.5 0. 1.5 3. ] [-3. -1.5 0. 1.5 3. ]]]]
三、meshgrid 和 mgrid 的區別
mgrid[[1:3:3j, 4:5:2j]] 3j：3個點
- 步長為複數表示點數，左閉右閉
- 步長為實數表示間隔，左閉右開
