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本文的目的是记录meshgrid()的理解过程: step1. 通过一个示例引入创建网格点矩阵; step2. 基于步骤1,说明meshgrid()的作用; step3. 详细解读meshgrid()的官网定义; 说明:step1和2 的数据都是基于笛卡尔坐标系的矩阵,目的是为了方便讨论. step1. 通过一个示例引入创建网格点矩阵; 示例1,创建一个2行3列的网格点矩阵. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ###############…
一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵.关键词:网格点,坐标矩阵 网格点是什么?坐标矩阵又是什么鬼?看个图就明白了: 图中,每个交叉点都是网格点,描述这些网格点的坐标的矩阵,就是坐标矩阵.再看个简单例子 A,B,C,D,E,F是6个网格点,坐标如图,如何用矩阵形式(坐标矩阵)来批量描述这些点的坐标呢? 下面可以自己用matplotlib来试一试,输出就是上边的图 如果对matplotlib不熟悉,可能只知道用一列横坐标(线性代数中的1维列向量),一列纵坐标生成(两者元素…
numpy提供的numpy.meshgrid()函数可以让我们快速生成坐标矩阵X,Y 语法:X,Y = numpy.meshgrid(x, y)输入:x,y,就是网格点的横纵坐标列向量(非矩阵)输出:X,Y,就是坐标矩阵. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([0, 1, 2]) y = np.array([0, 1]) X, Y = np.meshgrid(x, y) print(X) print(Y)…
numpy.meshgrid 和 numpy.mgrid 用于返回包含坐标向量的坐标矩阵. 当坐标矩阵为二维时, 可用于在图像变形时构建网格. 实例一 from __future__ import print_function import numpy as np grid_y1, grid_x1 = np.meshgrid(range(5), range(3)) grid_x2, grid_y2 = np.mgrid[0:3, 0:5] # Two arrays are element-wis…
相关概念: 1.x向量和y向量 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([[0,1,2,3], [0,0,0,0], [0,0,0,0], [0,0,0,0]]) y = np.array([[0,0,0,0], [1,0,0,0], [2,0,0,0], [3,0,0,0]]) plt.plot(x,y, color = 'red', ##全部点设置红色 marker='o', ##形状:实心圆圈 line…
1.meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画格. 用法: [X,Y]=meshgrid(x,y)  [X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshgrid(x,x)是等同的  [X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z)生成三维数组,可用来计算三变量的函数和绘制三维立体图  例如例题1:  x=-3:1:3;y=-2:1:2;  [X,Y]= meshgrid(x,y);  这里meshigrid(x,y)的作用是产生一个以向量x为行,向量y为列的矩阵,而x是从-3开始到3,…
目录 简介 基础广播 广播规则 简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算.如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话,较小的矩阵就会被广播,从而保证运算的正确进行. 本文将会以具体的例子详细讲解NumPy中广播的使用. 基础广播 正常情况下,两个数组需要进行运算,那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以.比如下面的例子: a = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) b = np.array([2.0, 2.0, 2.0]) a * b array(…
http://www.scipy-lectures.org/advanced/advanced_numpy/index.html…
<利用Python进行数据分析·第2版>第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因: numpy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他python内置对象.其C语言编写的算法库可以操作内存而不必进行其他工作.比起内置序列,使用的内存更少(即时间更快,空间更少) numpy可以在整个数组上执行复杂的计算,而不需要借助python的for循环 4.0 前提知识 数据:结构化的数据代指所有的通用数据,如表格型,多维数组,关键列,时间序列等 相关包:numpy pa…
对于从事机器学习的人,python+numpy+scipy+matplotlib是重要的基础:它们基本与matlab相同,而其中最重要的当属numpy:因此,这里列出100个关于numpy函数的问题,希望读者通过"题海"快速学好numpy:题中示例可以粘贴运行,读者可以边执行边看效果: 1  如何引入numpy? import numpy as np(或者from numpy import *) 2  如何定义一个数组? import numpy as np x = np.array(…