Función Numpy numpy.meshgrid
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La sintaxis de
numpy.meshgrid(): -
Códigos de ejemplo:
numpy.meshgrid()Método de generación demeshgrids -
Códigos de ejemplo: Ponga
indexing='ij'ennumpy.meshgrid()Método para generarmeshgrids -
Códigos de ejemplo: Ponga
sparse=Trueennumpy.meshgrid()Método para generarmeshgrids
La función Python Numpynumpy.meshgrid() crea una cuadrícula rectangular N-dimensional a partir de matrices de coordenadas unidimensionales x1, x2,..., xn.
La sintaxis de numpy.meshgrid():
numpy.meshgrid(*xi, **kwargs)
Parámetros
x1, x2,…, xn |
Como un arreglo. Uno array 1-D que representa las coordenadas de la red. |
indexing |
Como un array. Define la indexación de la salida. xy (cartesiano) o ij (matriz). |
sparse |
Booleana. Devuelve la red dispersa para conservar la memoria(sparse=True) |
copy |
Booleana. La vista en el array original es devuelta para conservar la memoria(copy=True) |
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Matrices de coordenadas de vectores de coordenadas.
Códigos de ejemplo: numpy.meshgrid() Método de generación de meshgrids
import numpy as np
x=np.linspace(2,5,4)
y=np.linspace(2,4,3)
xx,yy=np.meshgrid(x, y)
print("xx matrix:")
print(xx)
print("\n")
print("shape of xx matrix:")
print(xx.shape)
print("\n")
print("yy matrix:")
print(yy)
print("\n")
print("shape of yy matrix:")
print(yy.shape)
print("\n")
Producción:
xx matrix:
[[2. 3. 4. 5.]
[2. 3. 4. 5.]
[2. 3. 4. 5.]]
shape of xx matrix:
(3, 4)
yy matrix:
[[2. 2. 2. 2.]
[3. 3. 3. 3.]
[4. 4. 4. 4.]]
shape of yy matrix:
(3, 4)
Crea el array xx y yy de tal manera que el emparejamiento del elemento correspondiente en cado array da las coordenadas x y y de todos los puntos de la red.
Códigos de ejemplo: Ponga indexing='ij' en numpy.meshgrid() Método para generar meshgrids
import numpy as np
x=np.linspace(2,5,4)
y=np.linspace(2,4,3)
xx,yy=np.meshgrid(x,y,indexing='ij')
print("xx matrix:")
print(xx)
print("\n")
print("shape of xx matrix:")
print(xx.shape)
print("\n")
print("yy matrix:")
print(yy)
print("\n")
print("shape of yy matrix:")
print(yy.shape)
print("\n")
Producción:
xx matrix:
[[2. 2. 2.]
[3. 3. 3.]
[4. 4. 4.]
[5. 5. 5.]]
shape of xx matrix:
(4, 3)
yy matrix:
[[2. 3. 4.]
[2. 3. 4.]
[2. 3. 4.]
[2. 3. 4.]]
shape of yy matrix:
(4, 3)
Crea el array xx y yy de tal manera que la pareja formó los elementos correspondientes de ambos elementos a partir del índice de elementos de el array.
Las matrices xx y yy son transposiciones de xx y yy en el caso anterior.
Códigos de ejemplo: Ponga sparse=True en numpy.meshgrid() Método para generar meshgrids
import numpy as np
x=np.linspace(2,5,4)
y=np.linspace(2,4,3)
xx,yy=np.meshgrid(x,y,sparse=True)
print("xx matrix:")
print(xx)
print("\n")
print("shape of xx matrix:")
print(xx.shape)
print("\n")
print("yy matrix:")
print(yy)
print("\n")
print("shape of yy matrix:")
print(yy.shape)
print("\n")
Producción:
xx matrix:
[[2. 3. 4. 5.]]
shape of xx matrix:
(1, 4)
yy matrix:
[[2.]
[3.]
[4.]]
shape of yy matrix:
(3, 1)
Si ponemos sparse=True en el método meshgrid(), devuelve la malla dispersa para conservar la memoria.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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