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我想知道如何为未知数量的维度（D）创建一个带有 numpy mgrid 的网格（多维数组），每个维度都有一个下限和上限以及箱数：

n_bins =  numpy.array([100 for  d in numpy.arrange(D)])
bounds = numpy.array([(0.,1) for d in numpy.arrange(D)])
grid = numpy.mgrid[numpy.linspace[(numpy.linspace(bounds(d)[0], bounds(d)[1], n_bins[d] for d in numpy.arrange(D)]

我猜上面不起作用，因为 mgrid 创建索引数组而不是值。但是如何使用它来创建值数组。

谢谢

敏捷的

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你可能会使用

np.mgrid[[slice(row[0], row[1], n*1j) for row, n in zip(bounds, n_bins)]]

import numpy as np
D = 3
n_bins =  100*np.ones(D)
bounds = np.repeat([(0,1)], D, axis = 0)

result = np.mgrid[[slice(row[0], row[1], n*1j) for row, n in zip(bounds, n_bins)]]
ans = np.mgrid[0:1:100j,0:1:100j,0:1:100j]

assert np.allclose(result, ans)

请注意，它np.ogrid可以在许多使用的地方np.mgrid使用，并且由于数组更小，它需要更少的内存。

于 2012-11-24T15:34:46.047 回答