Meshgrid函数的基本用法
在Numpy的官方文章里，meshgrid函数的英文描述也显得文绉绉的，理解起来有些难度。
可以这么理解，meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格。
[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
这里，主要以[X,Y]=meshgrid(x,y)为例，来对该函数进行介绍。
[X,Y] = meshgrid(x,y) 将向量x和y定义的区域转换成矩阵X和Y,其中矩阵X的行向量是向量x的简单复制，而矩阵Y的列向量是向量y的简单复制(注：下面代码中X和Y均是数组，在文中统一称为矩阵了)。
假设x是长度为m的向量，y是长度为n的向量，则最终生成的矩阵X和Y的维度都是 n
m （注意不是m
n）。
文字描述可能不是太好理解，下面通过代码演示下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
m, n = (5, 3)
x = np.linspace(0, 1, m)
y = np.linspace(0, 1, n)
X, Y = np.meshgrid(x,y)
查看向量x和向量y
out
:
array
([
0.
,
0.25
,
0.5
,
0.75
,
1.
])
out
:
array
([
0.
,
0.5
,
1.
])
查看矩阵X和矩阵Y
out
:
array
([[
0.
,
0.25
,
0.5
,
0.75
,
1.
],
[
0.
,
0.25
,
0.5
,
0.75
,
1.
],
[
0.
,
0.25
,
0.5
,
0.75
,
1.
]])
out
:
array
([[
0.
,
0.
,
0.
,
0.
,
0.
],
[
0.5
,
0.5
,
0.5
,
0.5
,
0.5
],
[
1.
,
1.
,
1.
,
1.
,
1.
]])
查看矩阵对应的维度
X.shape
out:
(3, 5)
Y.shape
out:
(3, 5)
meshgrid函数的运行过程，可以通过下面的示意图来加深理解：
再者，也可以通过在matplotlib中进行可视化，来查看函数运行后得到的网格化数据的结果
plt.plot(X, Y, marker='.', color='blue', linestyle='none')
plt.show()
