numpy.meshgrid

numpy.meshgrid

概述

在计算科学中，特别是在数据可视化和科学计算领域，经常需要生成二维网格或多维网格。numpy库中的meshgrid函数可以非常方便地生成这样的网格。

meshgrid函数的主要作用是将给定的一维数组生成一个N维网格。常见的应用场景包括生成坐标点，计算二维函数的值等。

本文将详细介绍meshgrid函数的用法，并给出一些示例代码。

用法

函数签名

在开始之前，先来看一下meshgrid函数的函数签名：

numpy.meshgrid(*xi, indexing='xy', sparse=False, copy=False)

meshgrid函数的重要参数包括：

• *xi：表示一维数组的参数。可以接受任意个数的一维数组作为参数，这些一维数组将被用于生成网格。
• indexing：表示输出的数组的索引方式，默认为xy方式，即输入的第一个数组的维度排列在输出数组的行上，第二个数组的维度排列在输出数组的列上。另外还有ij方式，即输入的第一个数组的维度排列在输出数组的列上，第二个数组的维度排列在输出数组的行上。
• sparse：表示是否返回稀疏矩阵，默认为False。
• copy：表示返回的数组是否为副本，默认为False。

生成二维网格

在最简单的情况下，我们可以使用meshgrid函数生成二维的坐标点。例如：

import numpy as np

# 生成一维数组
x = np.linspace(-5, 5, 11)
y = np.linspace(-5, 5, 11)

# 生成二维网格
X, Y = np.meshgrid(x, y)

print(X)
print(Y)

运行上述代码，可以得到以下输出：

[[-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]
 [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]
 [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]
 [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]
 [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]
 [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]
 [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]
 [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]
 [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]
 [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]
 [-5. -4. -3. -2. -1.  0.  1.  2.  3.  4.  5.]]