重新网格化（“使用网格网格的输出来创建新的网格网格”）答案

【问题标题】：Re-Meshing ("use output of meshgrid in order to create new meshgrid")重新网格化（“使用网格网格的输出来创建新的网格网格”）
【发布时间】：2014-05-13 17:48:46
【问题描述】：

假设我有三个网格，

a = arange(0,5)
b = arange(0,3)
c = arange(10,12)

由于某种原因，在我的代码中，我首先需要网格

A, B = meshgrid(a,b,indexing='ij')

有什么捷径可以做的吗

A, B, C = remeshgrid(A, B, c, indexing='ij)

这样A、B、C 都对应于 meshgrid(a,b,c, indexing='ij')？

场景如下。 - 我首先有 a, b 和网格 A, B - 稍后，我生成 c - 此时，我需要重新网格化包含 c 的所有内容。但是代码不再有 a,b 可供使用。

因此，如果无法重新划分 A、B 网格或效率太低，则现在需要调整代码以通过 a、b 进行权衡。

你们对此有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy

【解决方案1】：

根据 Davidmh 的想法，您可以使用 A[:,0] 和 B[0,:]。即使A 或B 包含重复值，这也将起作用；切片比调用np.unique 更快。

In [71]: A[:,0]
Out[71]: array([0, 1, 2, 3, 4])

In [72]: B[0,:]
Out[72]: array([0, 1, 2])

In [73]: A, B, C = np.meshgrid(A[:,0], B[0,:], c, indexing='ij')

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以重构 a 和 b 获取独特的元素：

print A
array([[0, 0, 0],
       [1, 1, 1],
       [2, 2, 2],
       [3, 3, 3],
       [4, 4, 4]])

print B
array([[0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2],
       [0, 1, 2]])

np.unique(A)
array([0, 1, 2, 3, 4])

np.unique(B)
array([0, 1, 2])

【讨论】：