numpy模块中的meshgrid函数用来生成网格矩阵，最简单的网格矩阵为二维矩阵

meshgrid函数可以接受 x1, x2,..., xn 等 n 个一维向量，生成 N-D 矩阵。

1 基本语法

meshgrid(*xi, **kwargs)

参数：

xi - x1, x2,..., xn : array_like

返回值：

X1, X2,..., XN : ndarray

2 示例(二维网格)

2.1 一个参数时

import numpy as np

a = [1,2,3]

b = np.meshgrid(a)

print(b) # [array([1, 2, 3])]

当只有一个参数时，返回值也只有一个 b ，若写两个返回值  b, c = np.meshgrid(a) 则会报错。

2.2 两个参数时

2.2.1 两个参数长度一致时

示例1

import numpy as np

a = [1,2,3]

b = [9,8,7]

c, d = np.meshgrid(a,b)

print(c)

print('-'*10)

print(d)

运行

[[1 2 3]

[1 2 3]

[1 2 3]]

----------

[[9 9 9]

[8 8 8]

[7 7 7]]

当两个参数长度一致时(如长度为 N )，则生成 N * N 维矩阵

示例2

交换两参数的顺序

import numpy as np

a = [1,2,3]

b = [9,8,7]

c, d = np.meshgrid(b,a)

print(c)

# [[9 8 7]

# [9 8 7]

# [9 8 7]]

print(d)

# [[1 1 1]

# [2 2 2]

# [3 3 3]]

交换两个参数顺序后，输出结果发生了变化。

示例3

当返回值值是两个或两个以上参数时，也可用一个参数来接受。

import numpy as np

a = [1,2,3]

b = [9,8,7]

c = np.meshgrid(a,b)

print(c)

# 下面是打印出的结果+

# [array([[1, 2, 3],

# [1, 2, 3],

# [1, 2, 3]]), array([[9, 9, 9],

# [8, 8, 8],

# [7, 7, 7]])]

2.2.2 两个参数长度不一致时

import numpy as np

a = [1,2,3]

b = [9,8]

c, d = np.meshgrid(a,b)

print(c)

# [[1 2 3]

# [1 2 3]]

print(d)

# [[9 9 9]

# [8 8 8]]

这是一个 2 * 3(2 行 3 列)

相当于 b 由 行向量 变成了 列向量。

import numpy as np

a = [1,2,3]

b = [9,8]

c, d = np.meshgrid(b, a)

print(c)

# [[9 8]

# [9 8]

# [9 8]]

print(d)

# [[1 1]

# [2 2]

# [3 3]]

3 示例(三维网格)

import numpy as np

a = [1,2,3]

b = [4,5,6]

c = [7,8,9]

x, y, z = np.meshgrid(a, b, c)

print(x)

# [[[1 1 1]

# [2 2 2]

# [3 3 3]]

#

# [[1 1 1]

# [2 2 2]

# [3 3 3]]

#

# [[1 1 1]

# [2 2 2]

# [3 3 3]]]

print(y)

# [[[4 4 4]

# [4 4 4]

# [4 4 4]]

#

# [[5 5 5]

# [5 5 5]

# [5 5 5]]

#

# [[6 6 6]

# [6 6 6]

# [6 6 6]]]

print(z)

# [[[7 8 9]

# [7 8 9]

# [7 8 9]]

#

# [[7 8 9]

# [7 8 9]

# [7 8 9]]

#

# [[7 8 9]

# [7 8 9]

# [7 8 9]]]

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