如何在 python 中创建多维网格

Question

我见过类似的问题，但没有一个需要 output 形状数组的格式(numpoints, dim)

这是我对dim=2的简单示例

import numpy as np

bounds = [0.5, 0.5]
n = [10,10]
dim = 2
x = np.linspace(-bounds[0], bounds[0], n[0])
y = np.linspace(-bounds[1], bounds[1], n[1])
X, Y = np.meshgrid(x, y)

s = X.shape
data = np.zeros((n[0]*n[1],dim)) 

# convert mesh into point vector for which the model can be evaluated
c = 0
for i in range(s[0]):
    for j in range(s[1]):
        data[c,0] = X[i,j]
        data[c,1] = Y[i,j]
        c = c+1;
plt.scatter(data[:,0], data[:,1])

是否有更快/更好的方法来执行此操作，以便以这种方式排列数据？ 我想要一种适用于任何dim的通用方法。

编辑：建议的答案不起作用。

Answer 1

我设法用这个 function 解决了我的问题，它对于任何dim都足够通用：

def get_grid_of_points(n, *args):
    ls = [np.linspace(-i,i,n) for i in args]
    mesh_ls = np.meshgrid(*ls)
    all_mesh = [np.reshape(x, [-1]) for x in mesh_ls]
    grid_points = np.stack(all_mesh, axis=1)
    return grid_points

get_grid_of_points(10, 0.5, 0.5)

Answer 2

是的，这可以用矢量化

axis_coords = np.meshgrid(x, y, indexing='xy')
data = np.hstack([c.reshape(-1, 1) for c in axis_coords])

c.reshape(-1, 1)只是将c从 ( HxW到(H*W)x1 ) 重塑，以便可以水平堆叠。

注意 - 如果您希望推广到更多的暗淡，您可能想要切换到indexing='ij'所以它按 (row, column, dim2, dim3, ...) 而不是 (column, row, dim2, dim3 , ...) 因为在 numpy 中，行被认为是第 0 维，列被认为是第 1 维。