使用 Python 和 NumPy 创建和处理坐标网格

python-numpy-grid-coordinate

使用 Python 和 NumPy 创建和处理坐标网格数据的一些操作，在学习高斯分布展示的时候，从代码中总结的。

使用 Python 和 NumPy 创建和处理坐标网格-可视化

加上可视化import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 设置 x 和 y 坐标的最小值和最大值 x_min, x_max = 0, 10 y_min, y_max = 0, 10 # np.meshgrid 函数用于生成...

快速笔记

2023年12月06日 599

import numpy as np

# 设置 x 和 y 坐标的最小值和最大值
x_min, x_max = 0, 3
y_min, y_max = 0, 3

# np.meshgrid 函数用于生成一个坐标网格
# np.arange 创建一个等差数组，这里用于生成 x 和 y 轴上的点
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 1),  # x 轴上的点
                     np.arange(y_min, y_max, 1))  # y 轴上的点

# 打印生成的 x 坐标网格
print(xx)
# 打印生成的 y 坐标网格
print(yy)

# 将坐标网格展平，以便后续处理
# .ravel() 方法将多维数组降为一维数组
print("ravel 将x y分别展平", [xx.ravel(), yy.ravel()])

# np.c_ 用于按列连接两个一维数组
# 这里将 x 和 y 坐标合并，创建一个二维数组，其中每一行代表一个点的坐标
print("np.c_ 生成[x, y] 坐标：", np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])