python – numpy.zeros方法中的这个参数是什么意思？

发布时间：2020-12-20 11:46:15 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有这段代码,我发现很难理解定义numpy.zeros方法的优点是如下所示. Z = np.zeros((10,10),[('x',float),('y',float)])Z['x'],Z['y'] = np.meshgrid(np.linspace(0,1,np.linspace(0,10))print(Z) 提及x和y有什么意义？解决方法输出的秘密在numpy.linspace(

我有这段代码,我发现很难理解定义numpy.zeros方法的优点是如下所示.

Z = np.zeros((10,10),[('x',float),('y',float)])
Z['x'],Z['y'] = np.meshgrid(np.linspace(0,1,np.linspace(0,10))

print(Z)

提及x和y有什么意义？

解决方法

输出的秘密在numpy.linspace(0,输出一个numpy.array,其中：

[ 0.          0.22222111  0.22222222  0.33333333  0.44444444  0.55555556
  0.66666667  0.77777778  0.88888889  1.        ]

对于’x’形状,对于’y’,其中’0’是开始的位置,’1’是停止的位置,有10个样本.

numpy.zeros()为’ij’索引定义矩阵形状(M,N),其中M = N = 10

numpy.meshgrid()将linspace结果的值索引到矩阵中,如ai,aj

例如

Z = np.zeros((10,int),int)])
Z['x'],Z['y'] = np.meshgrid( np.linspace(0,10,10))
print Z

输出：

[[(0,0) (1,0) (2,0) (3,0) (4,0) (5,0) (6,0) (7,0) (8,0) (10,0)]
 [(0,1) (1,1) (2,1) (3,1) (4,1) (5,1) (6,1) (7,1) (8,1) (10,1)]
 [(0,2) (1,2) (2,2) (3,2) (4,2) (5,2) (6,2) (7,2) (8,2) (10,2)]
 [(0,3) (1,3) (2,3) (3,3) (4,3) (5,3) (6,3) (7,3) (8,3) (10,3)]
 [(0,4) (1,4) (2,4) (3,4) (4,4) (5,4) (6,4) (7,4) (8,4) (10,4)]
 [(0,5) (1,5) (2,5) (3,5) (4,5) (5,5) (6,5) (7,5) (8,5) (10,5)]
 [(0,6) (1,6) (2,6) (3,6) (4,6) (5,6) (6,6) (7,6) (8,6) (10,6)]
 [(0,7) (1,7) (2,7) (3,7) (4,7) (5,7) (6,7) (7,7) (8,7) (10,7)]
 [(0,8) (1,8) (2,8) (3,8) (4,8) (5,8) (6,8) (7,8) (8,8) (10,8)]
 [(0,10) (1,10) (2,10) (3,10) (4,10) (5,10) (6,10) (7,10) (8,10)
  (10,10)]]

输出矩阵ij标量.

检查下一个网址：

> numpy.linspace()
> numpy.zeros()
> numpy.meshgrid()

（编辑：李大同）

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