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01 功能

np.mgrid 用与生成具有“空间结构”的等差三维数组，比如下面代码，生成维度为 (2, 5, 5)。：

array3D = np.mgrid[-4: 0: 5j,
                         0: 4: 5j]
print(array3D.shape)
print(array3D)

(2, 5, 5)
[[[-4. -4. -4. -4. -4.]
  [-3. -3. -3. -3. -3.]
  [-2. -2. -2. -2. -2.]
  [-1. -1. -1. -1. -1.]
  [ 0.  0.  0.  0.  0.]]

 [[ 0.  1.  2.  3.  4.]
  [ 0.  1.  2.  3.  4.]
  [ 0.  1.  2.  3.  4.]
  [ 0.  1.  2.  3.  4.]
  [ 0.  1.  2.  3.  4.]]]

02 语法

语法格式如下：

np.mgrid[第1维，第2维,...]
dim = [start: end: step]

维度间用逗号分隔，第 i 维的写法存在两种情况：

• a: b: c
  • c表示生成的数组元素之间的步长；
  • 数组区间为 [a, b)（左闭右开）；
• a: b: cj
  • cj表示生成的数组元素的个数；
  • 数组区间为[a, b]（左闭又闭）；

具体的用法，我们在后面实例部分讲解。

03 举例

1. 一维数组

   # 在[0, 4)区间内生成数组，间隔为1 -> [0, 1, 2, 3]
   array1D = np.mgrid[0: 4: 1]
   # 在[0, 4]区间内生成数组，个数为5 -> [0, 1, 2, 3, 4]
   array1Dj = np.mgrid[0: 4: 5j]
   print(array1D)
   print(array1Dj)
   

   [0 1 2 3]
   [0. 1. 2. 3. 4.]
   

   需要注意的是，当 c > b - a 时，其不会生成有效的数组，默认为0：

   array1D = np.mgrid[0: 4: 5]
   print(array1D)
   

   [0]
   

2. 两个二维数组

   对于生成的高维数组，我们应该这样来看：

   • 其会对数组沿其他维度进行复制拓展（x->y，y->x）

• 两个数组再堆叠起来

  x,y = np.mgrid[-4: 0: 5j,
                  0: 4: 5j]
  
  print("x: \t", x.shape, "\n", x)
  print("y: \t", y.shape, "\n", y)
  

  x: 	 (5, 5) 
   [[-4. -4. -4. -4. -4.]
    [-3. -3. -3. -3. -3.]
    [-2. -2. -2. -2. -2.]
    [-1. -1. -1. -1. -1.]
    [ 0.  0.  0.  0.  0.]]
  
  y: 	 (5, 5) 
   [[0. 1. 2. 3. 4.]
    [0. 1. 2. 3. 4.]
    [0. 1. 2. 3. 4.]
    [0. 1. 2. 3. 4.]
    [0. 1. 2. 3. 4.]]
  

  生成的数组将其进行拆分即两个 5 x 5 的矩阵，其沿令外一个维度的方向进行复制拓展。

04 用途

对于更高维的数组，我们结合它常见的应用三维绘图，具体的参考：<python笔记：np.mgrid的用法>。

np.mgrid使用

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原文地址：https://www.cnblogs.com/FLYMANJB/p/13365705.html