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我正在寻找类似网格的功能的清晰比较。可惜我没找到！

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将是完美的！

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numpy.meshgrid是根据 Matlab 的meshgrid命令建模的。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包含所有的组合x和y放入函数中。当您考虑它时，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

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并且ogrid是使用索引符号的辅助类，因此您可以直接在前面的示例中创建XX和YY，而不必使用类似linspace. 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似乎相当于meshgrid, whileBoxGrid实际上是一个帮助这种生成的整个类。

于 2012-09-13T10:40:34.653 回答
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np.mgrid并np.meshgrid()做同样的事情，但第一个和第二个轴被交换：

# 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)

产量False。只需交换前两个维度：

d11 = np.transpose(d11,[1,0,2])
np.array_equal(d1,d11)

产量True。

需要对所有三个数组 和 进行此d11维度d22交换d33。

于 2018-04-14T17:23:55.357 回答