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Python中的网格工具(meshgrid mgrid ogrid ndgrid)

Mesh grid functions in Python (meshgrid mgrid ogrid ndgrid)

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我正在寻找类似网状网格功能的清晰对比。 不幸的是我找不到它!

numpy 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,总结所有这些的表格将是完美的!

2 个回复

numpy.meshgrid是在Matlab的meshgrid命令之后建模的。 它用于向量化两个变量的函数,以便您可以编写

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包含函数中xy所有组合。 考虑一下,在广播时,对于numpy数组, meshgrid有点多余。 这意味着你可以做

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。

mgridogrid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XXYY ,而不必使用linspace东西。 生成输出的顺序相反。

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

我不熟悉scitools的东西,但是ndgrid似乎等效于meshgrid ,而BoxGrid实际上是帮助此类生成的整个类。

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

# 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)

产生False 只需交换前两个维度:

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

产生True

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