numpy中meshgrid和mgrid的区别和使用方法是什么

这篇文章主要介绍了numpy中meshgrid和mgrid的区别和使用方法是什么的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇numpy中meshgrid和mgrid的区别和使用方法是什么文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

一、meshgrid函数

meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上。

它适用于生成网格型数据，可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵，对应两个数组中所有的(x,y)对。

示例展示：

由上面的示例展示可以看出，meshgrid的作用是：

根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表。

如果第一个参数是xarray，维度是xdimesion，

第二个参数是yarray，维度是ydimesion。

那么生成的第一个二维数组是以xarray为行，共ydimesion行的向量；

而第二个二维数组是以yarray的转置为列，共xdimesion列的向量。

二、mgrid函数

用法：返回多维结构，常见的如2D图形，3D图形。对比np.meshgrid，在处理大数据时速度更快，且能处理多维（np.meshgrid只能处理2维）
ret = np.mgrid[ 第1维，第2维 ，第3维 ， …]
返回多值，以多个矩阵的形式返回，

第1返回值为第1维数据在最终结构中的分布，

第2返回值为第2维数据在最终结构中的分布，以此类推。（分布以矩阵形式呈现）

例如np.mgrid[X , Y]
样本（i，j）的坐标为 （X[i，j] ,Y[i，j]）,X代表第1维，Y代表第2维，在此例中分别为横纵坐标。

例如1D结构（array），如下：

In [2]: import numpy as npIn [3]: pp=np.mgrid[-5:5:5j]In [4]: ppOut[4]: array([-5. , -2.5,  0. ,  2.5,  5. ])

例如2D结构 (2D矩阵)，如下：

>>> pp = np.mgrid[-1:1:2j,-2:2:3j]>>> x , y = pp>>> xarray([[-1., -1., -1.],       [ 1.,  1.,  1.]])>>> y array([[-2.,  0.,  2.],       [-2.,  0.,  2.]])

例如3D结构 (3D立方体)，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 的区别

mgrid[[1:3:3j, 4:5:2j]]
3j：3个点

• 步长为复数表示点数，左闭右闭

• 步长为实数表示间隔，左闭右开

关于“numpy中meshgrid和mgrid的区别和使用方法是什么”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“numpy中meshgrid和mgrid的区别和使用方法是什么”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注编程网行业资讯频道。