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我想问一下如何从网格中生成相应的值。我有一个函数“foo”,它接受一个长度为 2 的一维数组,并返回一些实数。
import numpy as np
def foo(X):
#this function takes a vector, e.g., np.array([2,3]), and returns a real number.
return sum(X)**np.sin( sum(X) );
x = np.arange(-2, 1, 1) # points in the x axis
y = np.arange( 3, 8, 1) # points in the y axis
X, Y = np.meshgrid(x, y) # X, Y : grid
我使用 meshgrid 生成 X 和 Y 网格。
那么,如何使用“foo”函数生成相应的 Z 值,以便在 3D 中绘制它们,例如,使用具有 X、Y、Z 值的 plot_surface 函数绘制?
这里的问题是如何使用“foo”函数生成与 X 和 Y 具有相同形状的 Z 值。由于我的“foo”函数只采用一维数组,我不知道如何将此函数与 X 和 Y 一起使用以生成相应的 Z 值。
最佳答案
使用 np.dstack
将两个 numpy 数组“深度”堆叠起来,然后修改您的 foo
函数,使其仅在堆叠数组的最后一个轴上运行。使用 np.sum
很容易做到这一点使用参数 axis=-1
,而不是使用内置的 sum
:
import numpy as np
def foo(xy):
return np.sum(xy, axis=-1) ** np.sin(np.sum(xy, axis=-1))
x = np.arange(-2, 1, 1) # points in the x axis
y = np.arange( 3, 8, 1) # points in the y axis
X, Y = np.meshgrid(x, y) # X, Y : grid
XY = np.dstack((X, Y))
现在,您应该得到:
>>> XY.shape
(5, 3, 2)
>>> foo(XY)
array([[ 1. , 1.87813065, 1.1677002 ],
[ 1.87813065, 1.1677002 , 0.35023496],
[ 1.1677002 , 0.35023496, 0.2136686 ],
[ 0.35023496, 0.2136686 , 0.60613935],
[ 0.2136686 , 0.60613935, 3.59102217]])
如果你想达到同样的效果,但不修改foo
,那么你可以使用np.apply_along_axis
,它应该完全满足您的需求:
>>> np.apply_along_axis(foo, -1, XY)
array([[ 1. , 1.87813065, 1.1677002 ],
[ 1.87813065, 1.1677002 , 0.35023496],
[ 1.1677002 , 0.35023496, 0.2136686 ],
[ 0.35023496, 0.2136686 , 0.60613935],
[ 0.2136686 , 0.60613935, 3.59102217]])
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