用于一般维数的多维网格

Question

我需要为具有一般/可变维数的数组生成网格。在二维情况下，我知道我可以使用mgrid：

# Some 2D data
N = 1000
x = np.random.uniform(0., 1., N)
y = np.random.uniform(10., 100., N)
xmin, xmax, ymin, ymax = x.min(), x.max(), y.min(), y.max()

# Obtain 2D grid
xy_grid = np.mgrid[xmin:xmax:10j, ymin:ymax:10j]

当维度数量可变时，如何扩展这种方法？即：我的数据可能是(x, y)或(x, y, z)或(x, y, z, q)等。

天真的方法：

# Md_data.shape = (M, N), for M dimensions
dmin, dmax = np.amin(Md_data, axis=1), np.amax(Md_data, axis=1)
Md_grid = np.mgrid[dmin:dmax:10j]

不工作。

Answer 1

我们可以使用列表推导循环遍历变量列表：x,y,z,q,etc. 来创建切片符号，然后简单地将其提供给 mgrid -

L = [x,y,z,q] # list of variables
out = np.mgrid[[np.s_[A.min():A.max():10j] for A in L]]

使用slice 构造函数：

np.mgrid[[slice(A.min(),A.max(),10j) for A in L]]