如何在Python中使用没有记忆错误的大型Meshgrid？

Question

我正在尝试复制以下情节：

我正在使用两个变量的函数：skin_depth(T,rho)。 因此，我决定使用meshgrid并使用contourlines进行绘图。 问题在于它仅适用于T和rho的小范围。 当我尝试使用上图的x和y轴范围时， 出现以下错误消息：

---

  

MemoryError跟踪（最近的调用）   最后）在（）         1 T = np.linspace（0.01,10000,10000）         2 rho = np.linspace（0.1,100000,1000000）   ----> 3 X，Y = np.meshgrid（T，rho）

     

C：\ Users \ paula \ Anaconda2 \ lib \ site-packages \ numpy \ lib \ function_base.pyc   在meshgrid（* xi，** kwargs）中4696 4697如果copy_：   -> 4698输出= [x输出中的x.copy（）] 4699 4700返回输出

     

MemoryError：

有人知道避免这种情况的方法吗？ 下面是我的代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

T = np.linspace(0.01,100,10000)
rho = np.linspace(0.1,1000,10000)
X, Y = np.meshgrid(T,rho)

skin_depth = 500*(np.sqrt(Y*X))

levels=np.array([10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,200,300,400,500,600,700,800])

fig = plt.figure(figsize=(10,10))
CS = plt.contour(X,Y,skin_depth, levels, colors='k')
plt.clabel(CS, fontsize=9, inline=1, inlinespacing=1, fmt='%1.f')
plt.grid(True,which="both",ls="-")
plt.title('Skin Depth (m)')
plt.xlabel('Period [T(s)] ')
plt.ylabel('Resistivity [rho(ohm.m)]')
plt.xscale('log')
plt.yscale('log')
plt.show()

Answer 1

我认为您用linspace为绘图创建了超出必要的中间网格点。

您正在做：

T = np.linspace(0.01,10000,10000)
rho = np.linspace(0.1,1000000,1000000)
print (len(T)*len(rho))
> 10000000000

这意味着您正在创建一个包含 100亿个数据点的网格。

实际上，您需要一个logspace。由于您在对数坐标系上，因此所需的网格点为0.01, 0.02, 0.03, ... 0.1, 0.2, 0.3, ...1, 2, 3,... 10, 20, 30, ... 100, 200, 300,...1000, 2000, 3000,...，依此类推。您现在可以打印T和rho来了解我的意思。这样，您只需要 3402个数据点。

因此，您创建的数据点基本上比需要的多七个数量级。

这是带有输出的修改后的初始数据。您可以添加更多级别以显示为实心黑线

a1 = np.logspace(-2, 4, 7)  # Alternative a1 = 10.**(np.arange(-2, 5))
a2 = np.arange(1,10,1)
a3 = np.logspace(-1, 4, 6)  # Alternative a3 = 10.**(np.arange(-1, 5))

T = np.outer(a1, a2).flatten()
rho = np.outer(a3, a2).flatten()

X, Y = np.meshgrid(T,rho)

fig = plt.figure(figsize=(8,5.5))
# Your code here

输出