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我是 numpy 的新手，正在尝试找到一种 Pythonic :) 方法来生成常规的 3D 点网格。

使用 numpy，ndindex函数几乎可以满足我的要求，但我认为它只适用于整数。

import numpy as np
ind=np.ndindex(2,2,1)
for i in ind:
    print(i)


>>>(0, 0, 0)
(0, 1, 0)
(1, 0, 0)
(1, 1, 0)

我基本上想要同样的东西，但使用浮点数来定义值。

我定义了一个盒子的尺寸和 x、z 和 z 细分的数量。

让我们从创建 x、y 和 z 维线性空间开始。

import numpy as np
corner1 = [0.0, 0.0, 0.0]
corner2 = [1.0, 1.0, 1.0]

nx, ny, nz = 5, 3, 7

xspace = np.linspace(corner1[0], corner2[0], nx)
yspace = np.linspace(corner1[1], corner2[1], ny)
zspace = np.linspace(corner1[2], corner2[2], nz)

现在，我应该如何组合这些来给我网格中所有点的数组？感谢您的时间！

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我发现您的问题有点令人困惑，因为ndindex返回了一个生成器，但您似乎在要求一个 n 维数组。生成器非常简单：

>>> list(numpy.broadcast(*numpy.ix_(x, y, z)))
[(0.0, 0.0, 0.0),
 (0.0, 0.0, 1.0),
 (0.0, 0.5, 0.0),
 (0.0, 0.5, 1.0),
 (0.0, 1.0, 0.0),
 (0.0, 1.0, 1.0),
 (1.0, 0.0, 0.0),
 (1.0, 0.0, 1.0),
 (1.0, 0.5, 0.0),
 (1.0, 0.5, 1.0),
 (1.0, 1.0, 0.0),
 (1.0, 1.0, 1.0)]

要将其打包成一个数组，您可以创建一个数组并对其进行整形，记住值三元组是它自己的维度（因此最后是额外3的）。

>>> numpy.array(list(numpy.broadcast(*numpy.ix_(x, y, z)))).reshape((2, 3, 2, 3))
array([[[[ 0. ,  0. ,  0. ],
         [ 0. ,  0. ,  1. ]],

        [[ 0. ,  0.5,  0. ],
         [ 0. ,  0.5,  1. ]],

        [[ 0. ,  1. ,  0. ],
         [ 0. ,  1. ,  1. ]]],


       [[[ 1. ,  0. ,  0. ],
         [ 1. ,  0. ,  1. ]],

        [[ 1. ,  0.5,  0. ],
         [ 1. ,  0.5,  1. ]],

        [[ 1. ,  1. ,  0. ],
         [ 1. ,  1. ,  1. ]]]])
于 2012-05-18T15:26:43.767 回答
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简单地说：

xyz = numpy.mgrid[0:3:0.1, 0:2:0.2, 0:1:0.5]
print xyz
array([[[[ 0. ,  0. ],
     [ 0. ,  0. ],
     [ 0. ,  0. ],
     ...,

    [[ 0.1,  0.1],
     [ 0.1,  0.1],
     [ 0.1,  0.1],
     ...,
    [[ 0.2,  0.2],
     [ 0.2,  0.2],
     [ 0.2,  0.2]]
    ...,
    [[ 2.9,  2.9],
     [ 2.9,  2.9],
     [ 2.9,  2.9],
    ...
   [[[ 0. ,  0. ],
     [ 0.2,  0.2],
     [ 0.4,  0.4],
     ...,
     [ 0. ,  0.5],
     [ 0. ,  0.5],
     [ 0. ,  0.5]]]])
于 2012-06-14T09:33:09.863 回答