numpy.meshgrid函数使用解释
2018-01-02 16:14
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官方解释:
Return coordinate matrices from coordinate vectors.
用向量生成坐标矩阵,参数的个数不限制,如下以两个向量入参为例:
如: 向量X,Y
X=[1 2]
Y=[3 4 5]
xx, yy = np.meshgrid(X, Y)
xx=
[[1 2]
[1 2]
[1 2]]
yy=
[[3 3]
[4 4]
[5 5]]
xx和yy两个同样大小的矩阵,将xx,yy两个矩阵叠加起来,就会得到坐标点(1,3) & (1,4) & (1,5) & (2,3) & (2,4) & (2,5) ,也就是坐标矩阵,
我们可以在平面上画出这些点,更直观些:
plt.scatter(xx.ravel(),yy.ravel(), c='r') #ravel()方法一一遍历矩阵中每个元素
plt.show()
我们也可以将两个矩阵合并成一个矩阵:
m = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]
-> m=
[[1 3]
[2 3]
[1 4]
[2 4]
[1 5]
[2 5]]
这样矩阵m就能表示以上列出来的坐标点了,好了,我们仍然在平面上画出这些点:
plt.scatter(m[:, 0],m[:, 1], c='r')
plt.show()
同理如果是对三个向量做meshgrid计算,则可以得到3个大小一致的矩阵,它表示的是三维空间的坐标点
Return coordinate matrices from coordinate vectors.
用向量生成坐标矩阵,参数的个数不限制,如下以两个向量入参为例:
如: 向量X,Y
X=[1 2]
Y=[3 4 5]
xx, yy = np.meshgrid(X, Y)
xx=
[[1 2]
[1 2]
[1 2]]
yy=
[[3 3]
[4 4]
[5 5]]
xx和yy两个同样大小的矩阵,将xx,yy两个矩阵叠加起来,就会得到坐标点(1,3) & (1,4) & (1,5) & (2,3) & (2,4) & (2,5) ,也就是坐标矩阵,
我们可以在平面上画出这些点,更直观些:
plt.scatter(xx.ravel(),yy.ravel(), c='r') #ravel()方法一一遍历矩阵中每个元素
plt.show()
我们也可以将两个矩阵合并成一个矩阵:
m = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]
-> m=
[[1 3]
[2 3]
[1 4]
[2 4]
[1 5]
[2 5]]
这样矩阵m就能表示以上列出来的坐标点了,好了,我们仍然在平面上画出这些点:
plt.scatter(m[:, 0],m[:, 1], c='r')
plt.show()
同理如果是对三个向量做meshgrid计算,则可以得到3个大小一致的矩阵,它表示的是三维空间的坐标点
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