Python 中的网格网格函数 (meshgrid mgrid ogrid ndgrid)答案

【问题标题】：Mesh grid functions in Python (meshgrid mgrid ogrid ndgrid)Python 中的网格网格函数 (meshgrid mgrid ogrid ndgrid)
【发布时间】：2012-09-06 07:00:37
【问题描述】：

我正在寻找类似网格的功能的清晰比较。可惜没找到！

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是完美的！

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy

【解决方案1】：

numpy.meshgrid 仿照 Matlab 的 meshgrid 命令。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]])

所以ZZ 包含所有x 和y 的组合放入函数中。仔细想想，meshgrid 对于 numpy 数组来说有点多余，因为它们是广播的。这意味着你可以做到

XX, YY = numpy.atleast_2d(x, y)
YY = YY.T # transpose to allow broadcasting
ZZ = XX + YY

并得到相同的结果。

mgrid 和 ogrid 是使用索引符号的辅助类，因此您可以在前面的示例中直接创建 XX 和 YY，而不必使用类似 linspace 的东西。生成输出的顺序是相反的。

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ndgrid 似乎等同于meshgrid，而BoxGrid 实际上是一个帮助这种生成的整个类。

【讨论】：

感谢您的回复。但是我不明白如果我有 3 个（或更多）参数应该使用什么让我们称它们为 x1、x2、x3！
Meshgrid 是明确的 2D。其他的都支持更多的维度。这实际上可以解释 ndgrid 的存在。
meshgrid和mgrid的结果不同。试试 mgrid[1:4, 1:4] 和 meshgrid([1,2,3], [1,2,3])。
在第二部分你做XX = XX.T 它应该真的是YY = YY.T。如果 x 和 y 不同，这将变得很明显。
为什么要避免使用 linspace？

【解决方案2】：

np.mgrid 和 np.meshgrid() 做同样的事情，但是交换了第一和第二轴：

# 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。

需要对所有三个数组d11、d22 和d33 进行此维度交换。

【讨论】：