如何使用numpy.mgrid创建多维数组

Question

我想知道如何使用numpy mgrid为未知数量的维度（D）创建一个网格（多维数组），每个维度都有一个下限和上限以及二进制数：

n_bins =  numpy.array([100 for  d in numpy.arrange(D)])
bounds = numpy.array([(0.,1) for d in numpy.arrange(D)])
grid = numpy.mgrid[numpy.linspace[(numpy.linspace(bounds(d)[0], bounds(d)[1], n_bins[d] for d in numpy.arrange(D)]

我猜上面不起作用，因为mgrid会创建索引数组而不是值。但是如何使用它来创建值数组。

由于

Aso.agile

Answer 1

您可以使用

np.mgrid[[slice(row[0], row[1], n*1j) for row, n in zip(bounds, n_bins)]]

---

import numpy as np
D = 3
n_bins =  100*np.ones(D)
bounds = np.repeat([(0,1)], D, axis = 0)

result = np.mgrid[[slice(row[0], row[1], n*1j) for row, n in zip(bounds, n_bins)]]
ans = np.mgrid[0:1:100j,0:1:100j,0:1:100j]

assert np.allclose(result, ans)

---

请注意，np.ogrid可以在许多使用np.mgrid的地方使用，并且由于数组较小，因此需要较少的内存。