np.meshgrid()

首先先上文档解释
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.meshgrid.html

文档：

meshgrid(*xi, **kwargs)

Return coordinate matrices from coordinate vectors.

Make N-D coordinate arrays for vectorized evaluations of N-D scalar/vector fields over N-D grids, given one-dimensional coordinate arrays x1, x2,…, xn.

Changed in version 1.9: 1-D and 0-D cases are allowed.

从坐标向量中返回坐标矩阵
在给定一维数组[x1,x2...xn]的情况下，返回N - D维的的坐标矩阵
在新版本中可以返回1-D或0-D的坐标矩阵

官方示例

>>> nx, ny = (3, 2)
>>> x = np.linspace(0, 1, nx)
>>> y = np.linspace(0, 1, ny)
>>> xv, yv = np.meshgrid(x, y)
>>> xv
array([[0. , 0.5, 1. ],
       [0. , 0.5, 1. ]])
>>> yv
array([[0.,  0.,  0.],
       [1.,  1.,  1.]])
>>> xv, yv = np.meshgrid(x, y, sparse=True)  # make sparse output arrays
>>> xv
array([[0. ,  0.5,  1. ]])
>>> yv
array([[0.],
       [1.]])

个人的理解是x的元素数是meshgrid后的横坐标元素数
y的元素数是meshgrid后的纵坐标元素数

sparse=True这个参数应该是返回数组，并把yv变成转置形式

示例二

nx,ny = (4,4)    #从0开始到1结束，返回一个numpy数组,nx代表数组中元素的个数    
x = np.linspace(0,3,nx)    # [0. 1. 2. 3]    
y = np.linspace(0,9,ny)    # [0. 3. 6. 9]    
xv,yv = np.meshgrid(x,y)    
print(xv.ravel())    #[0. 1. 2. 3. 0. 1. 2. 3. 0. 1. 2. 3. 0. 1. 2. 3.]  
print(yv.ravel())    #[0. 0. 0. 0. 3. 3. 3. 3. 6. 6. 6. 6. 9. 9. 9. 9.]

ravel()函数展开成一维向量

示例三

image.png

主要用法：返回一个坐标矩阵