Python numpy.ogrid函数方法的使用

numpy.ogrid

numpy.ogrid = <numpy.lib.index_tricks.OGridClass object>

nd_grid实例，它返回一个开放的多维“meshgrid”。

numpy.lib.index_tricks.nd_grid的一个实例，该实例在建立索引时返回一个开放的（即未充实的）mesh-grid，因此每个返回数组的一个维数都大于1。 输出数组的数量等于索引维的数量。 如果step长不是复数，则停止不包括在内。

但是，如果步长是一个复数（例如，5j），则其幅度的整数部分将被解释为指定在起始值和终止值之间创建的点数，其中终止值包括端点值。

例子

1）numpy.ogrid 的基本用法

numpy.ogrid 是一个开放的网格生成器，返回一个多维的开放网格（sparse matrix）。它生成的网格可以直接用于广播操作，这使得它在大多数情况下比 mgrid 更高效。

import numpy as np

# 生成一个 1D 网格
x = np.ogrid[0:5]
print(x)
# 输出: [array([0, 1, 2, 3, 4])]

# 生成一个 2D 网格
x, y = np.ogrid[0:3, 0:3]
print(x)
# 输出:
# array([[0],
#        [1],
#        [2]])

print(y)
# 输出:
# array([[0, 1, 2]])

2）生成二维网格

当需要生成一个二维网格时，ogrid 会生成两个数组，一个对应于行，一个对应于列。可以使用这些网格进行向量化计算。

import numpy as np

x, y = np.ogrid[0:3, 0:3]
print("x:\n", x)
print("y:\n", y)

# 计算 x^2 + y^2
result = x**2 + y**2
print("x^2 + y^2:\n", result)

3）高效使用

由于 ogrid 返回的是稀疏矩阵，它通常用于需要广播操作的大规模计算中。

import numpy as np

x, y = np.ogrid[0:5, 0:5]
z = x**2 + y**2

print("x^2 + y^2:\n", z)

4）使用示例

from numpy import ogrid

# 示例 1：生成一维网格
one_d_grid = ogrid[-1:1:5j]
print("一维网格：", one_d_grid)

# 示例 2：生成二维网格
x, y = ogrid[0:5, 0:5]
print("二维网格 - 行坐标：\n", x)
print("二维网格 - 列坐标：\n", y)

# 综合示例：计算网格上的函数值
# 计算每个点的平方和
result = x**2 + y**2
print("每个点的平方和：\n", result)