关于numpy：Python中的网格网格函数(meshgrid mgrid ogrid ndgrid)


Mesh grid functions in Python (meshgrid mgrid ogrid ndgrid)

我正在寻找与网状网格类似的功能的清晰对比。不幸的是我找不到它！

脾气暴躁的http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/提供

  • mgrid

  • ogrid

  • meshgrid

Scitools http://hplgit.github.io/scitools/doc/api/html/index.html提供

  • ndgrid

  • boxgrid

理想情况下，总结所有这些的表将是完美的！

numpy.meshgrid是根据Matlab的meshgrid命令建模的。它用于向量化两个变量的函数，因此您可以编写

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x = numpy.array([1, 2, 3])
y = numpy.array([10, 20, 30])
XX, YY = numpy.meshgrid(x, y)
ZZ = XX + YY

ZZ => array([[11, 12, 13],
             [21, 22, 23],
             [31, 32, 33]])

因此，ZZ包含放入函数中的所有x和y组合。考虑一下，meshgrid对于numpy数组来说有点多余，因为它们进行广播。这意味着您可以

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XX, YY = numpy.atleast_2d(x, y)
YY = YY.T # transpose to allow broadcasting
ZZ = XX + YY

并获得相同的结果。

mgrid和ogrid是使用索引符号的帮助程序类，因此您可以直接在前面的示例中创建XX和YY，而不必使用类似linspace的东西。生成输出的顺序相反。

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YY, XX = numpy.mgrid[10:40:10, 1:4]
ZZ = XX + YY # These are equivalent to the output of meshgrid

YY, XX = numpy.ogrid[10:40:10, 1:4]
ZZ = XX + YY # These are equivalent to the atleast_2d example

我对scitools的东西并不熟悉，但是ndgrid似乎等同于meshgrid，而BoxGrid实际上是帮助此类生成的整个类。

相关讨论

np.mgrid和np.meshgrid()做相同的事情，但是交换了第一根和第二根轴：

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# 3D
d1, d2, d3 = np.mgrid[0:10, 0:10, 0:10]
d11, d22, d33 = np.meshgrid(np.arange(10),np.arange(10),np.arange(10))
np.array_equal(d1,d11)

产量False。只需交换前两个维度：

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d11 = np.transpose(d11,[1,0,2])
np.array_equal(d1,d11)

产量True。