python - 如何使用 numpy mggrid 或 meshgrid 来完成这个简单的任务

Question

我有一件简单的事情要做，但我仍然没有成功使用 numpy mggrid&meshgrid。我有一个包含 100 个元素的 numpy 向量:

[0,0,0...0]

我想创建一个 1000x100像这样的 numpy 数组，每次将向量值之一增加 0.1 ，当达到 1.0 时切换到下一个向量值。所以，第一次迭代应该给我:

[0.1 0 0..0]
[0.2 0 0..0]
.
.
[0.9 0 0..0]
[1.0 0 0..0]

从现在开始，我应该迭代第二个向量数，保留以前的值:

[1.0 0.1 0 0..0]
[1.0 0.2 0 0..0]
[1.0 0.3 0 0..0]

等等。最终的矩阵应该类似于 1000x100，但我不需要将所有值放在一个大的 numpy 数组中 - 它足以迭代并在每次迭代时生成相应的向量。提前致谢!

Answer 1

这是一种使用初始化和np.maximum.accumulate的方法-

def create_stepped_cols(n): # n = number of cols
    out = np.zeros((n,10,n))
    r = np.linspace(0.1,1.0,10)
    d = np.arange(n)
    out[d,:,d] = r
    out.shape = (-1,n)
    np.maximum.accumulate(out, axis=0, out = out)
    return out

示例运行 -

In [140]: create_stepped_cols(3)
Out[140]: 
array([[ 0.1,  0. ,  0. ],
       [ 0.2,  0. ,  0. ],
       [ 0.3,  0. ,  0. ],
       [ 0.4,  0. ,  0. ],
       [ 0.5,  0. ,  0. ],
       [ 0.6,  0. ,  0. ],
       [ 0.7,  0. ,  0. ],
       [ 0.8,  0. ,  0. ],
       [ 0.9,  0. ,  0. ],
       [ 1. ,  0. ,  0. ],
       [ 1. ,  0.1,  0. ],
       [ 1. ,  0.2,  0. ],
       [ 1. ,  0.3,  0. ],
       [ 1. ,  0.4,  0. ],
       [ 1. ,  0.5,  0. ],
       [ 1. ,  0.6,  0. ],
       [ 1. ,  0.7,  0. ],
       [ 1. ,  0.8,  0. ],
       [ 1. ,  0.9,  0. ],
       [ 1. ,  1. ,  0. ],
       [ 1. ,  1. ,  0.1],
       [ 1. ,  1. ,  0.2],
       [ 1. ,  1. ,  0.3],
       [ 1. ,  1. ,  0.4],
       [ 1. ,  1. ,  0.5],
       [ 1. ,  1. ,  0.6],
       [ 1. ,  1. ,  0.7],
       [ 1. ,  1. ,  0.8],
       [ 1. ,  1. ,  0.9],
       [ 1. ,  1. ,  1. ]])

In [141]: create_stepped_cols(100).shape
Out[141]: (1000, 100)