如何创建一个包含多变量函数值的 numpy 数组？答案

【问题标题】：How can I create a numpy array holding values of a multi-variable function?如何创建一个包含多变量函数值的 numpy 数组？
【发布时间】：2010-11-25 20:28:42
【问题描述】：

我想创建一个包含函数f(x,y,z) 的数组。如果它是一个变量的函数，我会这样做，例如：

sinx = numpy.sin(numpy.linspace(-5,5,100))

在[-5,5] 中为x 获取sin(x)

我怎样才能得到，例如sin(x+y+z)？

【问题讨论】：

x、y、z 的值是多少和/或您打算如何生成它们？
x,y,z 将是numpy.linspace(-5,5,100) 在所有三个维度上的笛卡尔积。我不知道生成它们的最佳方法。我想这是这个问题的先决条件。

标签： python function multidimensional-array numpy

【解决方案1】：

我好像找到了办法：

# define the range of x,y,z
x_range = numpy.linspace(x_min,x_max,x_num)
y_range = numpy.linspace(y_min,y_max,y_num)
z_range = numpy.linspace(z_min,z_max,z_num)

# create arrays x,y,z in the correct dimensions
# so that they create the grid
x,y,z = numpy.ix_(x_range,y_range,z_range)

# calculate the function of x, y and z
sinxyz = numpy.sin(x+y+z)

【讨论】：

【解决方案2】：

xyz = numpy.mgrid[-5:5,-5:5,-5:5]
sinxyz = numpy.sin(xyz[0]+xyz[1]+xyz[2])

【讨论】：

【解决方案3】：

numpy.mgrid 函数也同样有效：

x,y,z = numpy.mgrid[x_min:x_max:x_num, y_min:y_max:y_num, z_min:z_max:z_num]  
sinxyz = numpy.sin(x+y+z)

编辑：要让它工作x_num、y_num和z_num必须是明确的数字，后跟j，例如x,y = numpy.mgrid[-1:1:10j, -1:1:10j]

【讨论】：