大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
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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