Question

我正在尝试使用numpy.mgrid创建两个网格数组，但我想要一种方法来插入一个变量作为步数。

使用此代码按预期工作：

x, y = np.mgrid[xmin:xmax:100j, ymin:ymax:100j]

但是我需要在我自己的代码行中定义我的变量步骤来生成网格数组，我想要这样的东西：

numcols = (xmax-xmin) * 100
numrows = (ymax-ymin) * 100
x, y = np.mgrid[xmin:xmax:(numcols * 1j), ymin:ymax:(numrows * 1j)]

但是，仍然没有工作...... 然后我尝试将步数转换为复数，如下所示：

numcols = (xmax-xmin) 
numrows = (ymax-ymin) 
x_steps = complex(str(numcols) + "j")
y_steps = complex(str(numrows) + "j")
x, y = np.mgrid[xmin:xmax:x_steps, ymin:ymax:y_steps]

它也不起作用，任何想法？

请注意，我的数据（lat和lon）存储在列表中。

Answer 1

我不确定你要做什么，但一般来说有两种方法来定义步骤：

传入一个实数（浮点数，整数），即步长
您传递了一个复数，即步数

如果您希望在100j中传递100个元素，如果您希望步长1传入1（或者因为它是默认值，您也可以省略它）。

您可以随时将它们转换为：

def stepwidth(mini, maxi, nsteps):
    return (maxi - mini) / (nsteps - 1)

def nsteps(mini, maxi, stepwidth):
    return (maxi - mini) / stepwidth + 1

在我看来，你的计算错了：

>>> xmin = 100
>>> xmax = 200
>>> (xmax-xmin) * 100 * 1j
10000j

这意味着你得到一个10000 * 10000的数组。如果你想在每个整数的网格中有一个数组点，只需使用：

>>> x, y = np.mgrid[xmin:xmax:1, ymin:ymax:1]

或者，如果你想要整数之间的100分（比如乘法100），请使用：

>>> x, y = np.mgrid[xmin:xmax:0.01, ymin:ymax:0.01]

根据网格的最小点和最大点定义网格点数并没有多大意义。但这正是你所做的并且它正常工作，我只是认为你误认为步宽和步数。

Answer 2

为了便于说明，我只是做了1d案例

In [285]: xmin, xmax = 0, 10 
In [286]: xcol = (xmax-xmin)*10
In [287]: np.mgrid[xmin:xmax:(xcol*1j)]
Out[287]: 
array([  0.        ,   0.1010101 ,   0.2020202 ,   0.3030303 ,
         0.4040404 ,   0.50505051,   0.60606061,   0.70707071,
         0.80808081,   0.90909091,   1.01010101,   1.11111111,
         ...
         9.6969697 ,   9.7979798 ,   9.8989899 ,  10.        ])
In [288]: len(_)
Out[288]: 100

复杂的步骤方法对我有用。 mgrid将其转换为linspace表达式np.linspace(xmin, xmax, 100)

我打算建议非j方法，

In [290]: np.mgrid[xmin:xmax:.1]
Out[290]: 
array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9,  1. ,
        1.1,  1.2,  1.3,  1.4,  1.5,  1.6,  1.7,  1.8,  1.9,  2. ,  2.1,
        ....  9.4,  9.5,  9.6,  9.7,  9.8,
        9.9])

但是它将表达式转换为np.arange(xmin, xmax, .1)并且确实很好地处理了结束点。

您可能需要调整计数以获得干净的步骤;例如，逐步.1，我们希望将计数从100增加到101。

xcol = (xmax-xmin)*10+1
In [294]: np.linspace(xmin, xmax, xcol)
Out[294]: 
array([  0. ,   0.1,   0.2,   0.3,   0.4,   0.5,   0.6,   0.7,   0.8,       
         ...   9.7,   9.8, 9.9,  10. ])

Answer 3

我发现以下方法可以实现您想要的工作：

x, y = np.mgrid[xmin:xmax:complex(0,100), ymin:ymax:complex(0,100)]

要将变量用作步数，请使用整数变量替换上面表达式中的常数100。例如

x, y = np.mgrid[xmin:xmax:complex(0,i), ymin:ymax:complex(0,k)]

其中i和k是整数。

将步骤定义为numpy.mgrid

3 个答案: