numpy meshgrid和stack函数的使用

1. numpy meshgrid函数：从坐标向量返回坐标矩阵

参数：

（1）x1, x2,...,xn : array_like：代表网格坐标的一维数组。

(2) indexing : {‘xy’, ‘ij’}, 可选参数，默认是'xy'。输出笛卡儿（'xy'，默认）或矩阵（'ij'）索引。

（3）sparse :bool, 可选参数。如果为真，则返回稀疏网格以节省内存。 默认是False。

（4）copy :bool, 可选参数。如果为False，则返回原始数组视图以节省内存。 默认值是True。 

返回：X1, X2,..., XN : ndarray

对于长度为Ni = len（xi）的向量x1，x2，...，'xn'，如果索引='ij'或（N2，N1，N3，... Nn）则返回（N1，N2，N3，... Nn） ，...，Nn）形数组，如果indexing ='xy'，xi中的元素重复以沿着第一维填充矩阵x1，第二维x2等等。

示例如下：注意参数不同时返回值的区别

2. numpy stack函数沿着一个新的轴加入一个数组序列。
axis参数指定结果维中新轴的索引。 例如，如果axis = 0，它将是第一个维度，如果axis = -1，它将是最后一个维度。

参数：

（1）arrays :sequence of array_like

每个array的shape必须相同

（2）axis：int，可选
输入数组沿其堆积的结果数组中的轴

返回：ndarray
堆叠的阵列比输入阵列多了一个维度。

示例如下：其中np.ndarray.flat可以将ndarray转变为1维。

axis=1时stack可以沿着一个新的轴（第二个轴即列）加入一个数组序列，功能同np.hstack;

当axis=0时得到x1，x=x1.T.功能同np.vstack.