numpy中的 numpy.c_ numpy.ravel numpy.mgrid的理解
这三个函数一般用于绘制网格坐标点，自己在学习的时候也遇到了疑惑，现在做一个笔记整理一下。
1、numpy中的mgrid
首先看一个例子
x,y = np.mgrid[-3:3:1,-3:3:1]这里我要生成一个从-3到2的矩阵步长为1（结果为：-3,-2,-1,0,1,2），注意mgrid是左闭右开，那么生成的x和y都是什么样子的呢，生成的x按列展开，y按行展开，x和y的大小由mgrid[-3:3:1,-3:3:1]的步长决定，mgrid中括号中第一组-3到3每隔1取一个值，共6个，第二组-3到3每隔1取一个值，共6个，所以最后是6*6的矩阵，x按列展开，列的结构为[-3,-2,-1,0,1,2]T（T为转置），然后把x复制6列，我们看一下结果。
x,y = np.mgrid[-3:3:1,-3:3:1]
x
Out[37]:
array([[-3, -3, -3, -3, -3, -3],
[-2, -2, -2, -2, -2, -2],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[ 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[ 2, 2, 2, 2, 2, 2]])同理y按行展开行结构为[-3,-2,-1,0,1,2]，复制6行
y
Out[38]:
array([[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2]])现在我们再看一个例子
x,y = np.mgrid[-3:3:2,-3:3:1]
同理我们先看mgrid中括号里边的第一组-3:3:2，生成的数据为-3，-1,1，总长为3，第二组-3:3:1，生成的数据为-3,-2,-1,0,1,2，总长为6，那么最后的结果就是x和y是3*6的矩阵，x同样按照列展开，列结果为[-3，-1,1]T（T为转置），复制6列，x结果
x,y = np.mgrid[-3:3:2,-3:3:1]
x
Out[40]:
array([[-3, -3, -3, -3, -3, -3],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1],
[ 1, 1, 1, 1, 1, 1]])y按照行展开，每行为[-3,-2,-1,0,1,2]，然后复制3行，y结果为
y
Out[41]:
array([[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2]])2、ravel函数
ravel函数就是将一个矩阵拉直，我们以x,y = np.mgrid[-3:3:1,-3:3:1]生成的矩阵为例子。
x,y = np.mgrid[-3:3:1,-3:3:1]
x
Out[43]:
array([[-3, -3, -3, -3, -3, -3],
[-2, -2, -2, -2, -2, -2],
[-1, -1, -1, -1, -1, -1],
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[ 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[ 2, 2, 2, 2, 2, 2]])
x.ravel()
Out[44]:
array([-3, -3, -3, -3, -3, -3, -2, -2, -2, -2, -2, -2, -1, -1, -1, -1, -1,
-1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2,
2, 2])
y
Out[45]:
array([[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2],
[-3, -2, -1, 0, 1, 2]])
y.ravel()
Out[46]:
array([-3, -2, -1, 0, 1, 2, -3, -2, -1, 0, 1, 2, -3, -2, -1, 0, 1,
2, -3, -2, -1, 0, 1, 2, -3, -2, -1, 0, 1, 2, -3, -2, -1, 0,
1, 2])
3、numpy.c_
这个函数就是用于将输入的矩阵按照列来连接，列如
np.c_[np.array([1,2,3]),np.array([4,5,6])]
Out[50]:
array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])结合mgrid，ravel，c_就可以生成二维网格坐标点了
x,y=np.mgrid[-3:3:1,-3:3:1]
grid = np.c_[x.ravel(),y.ravel()]
grid
Out[53]:
array([[-3, -3],
[-3, -2],
[-3, -1],
[-3, 0],
[-3, 1],
[-3, 2],
[-2, -3],
[-2, -2],
[-2, -1],
[-2, 0],
[-2, 1],
[-2, 2],
[-1, -3],
[-1, -2],
[-1, -1],
[-1, 0],
[-1, 1],
[-1, 2],
[ 0, -3],
[ 0, -2],
[ 0, -1],
[ 0, 0],
[ 0, 1],
[ 0, 2],
[ 1, -3],
[ 1, -2],
[ 1, -1],
[ 1, 0],
[ 1, 1],
[ 1, 2],
[ 2, -3],
[ 2, -2],
[ 2, -1],
[ 2, 0],
[ 2, 1],
[ 2, 2]])