从 Julia 中的 python 替代 np.meshgrid()？

Question

我想知道，Julia 中的 NumPy-Python 是否有任何替代np.meshgrid()的方法？

#Python 参考： https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

Answer 1

请记住，在meshgrid中，您通常可以避免使用智能广播操作的网格网格。 例如。 给定一个对标量值和两个“向量” xs和ys进行操作的 function f(x, y) ，您可以编写f.(xs, ys')来产生几乎任何结果meshgrid会给你和更多：

julia> xs = 0:0.5:1
0.0:0.5:1.0

julia> ys = 0.0:1.0
0.0:1.0:1.0

julia> f(x, y) = (x, y)                # equivalent to meshgrid
f (generic function with 1 method)

julia> f.(xs, ys')
3×2 Matrix{Tuple{Float64, Float64}}:
 (0.0, 0.0)  (0.0, 1.0)
 (0.5, 0.0)  (0.5, 1.0)
 (1.0, 0.0)  (1.0, 1.0)

julia> g(x, y) = x*y                   # more efficient than meshgrid + product
g (generic function with 1 method)

julia> g.(xs, ys')
3×2 Matrix{Float64}:
 0.0  0.0
 0.0  0.5
 0.0  1.0

Answer 2

按照 Julia 中的 Python meshgrid手册中的示例，您可以执行以下操作：

x = 0.0:0.5:1.0   
y = 0.0:1.0

julia> xv = first.(Iterators.product(x,y))
3×2 Matrix{Float64}:
 0.0  0.0
 0.5  0.5
 1.0  1.0

julia> yv = last.(Iterators.product(x,y))
3×2 Matrix{Float64}:
 0.0  1.0
 0.0  1.0
 0.0  1.0

这些结果是转置的（与 Python 相比），但在 Julia 中，与 Python 不同，第一个数组索引是一行，第二个是列（Julia 有列优先数组）