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目录- R1 a0 O. {4 X6 i
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背景
- J8 K9 N6 s, o! n o! e! @- v. [' O$ j
一维空间中的矩形网格:
4 r1 c# V0 g$ C3 {3 `! R9 X3 m0 e0 C5 N+ M9 u# i, p# r/ o f
二维空间中的矩形网格:
- _ y5 l* I1 i6 y4 E" T7 [# ^( }6 r
三维空间中的矩形网格:, c: R4 O+ W3 {. |$ [& v' n
1 O3 ^6 n; R" D$ m 语法对比
' r" _. m6 I; T* F8 L {4 v" J5 k2 E3 a" E5 `) J8 k: k% Z4 p4 c( _/ v
1、在网格域上计算函数:# d) z% m' S2 V9 ]
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2、插入数据. A* Q% d7 c( a" q; k- A
; h+ [. U0 o1 d3 N# a' q
; w: d) U4 C! n
背景
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& g4 I/ t9 P& N本博文主要分析 ndgrid, meshgrid是附送的,都是类似的东西,学会了一个,另一个很容易就理解了。
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1 u9 {1 O+ H$ r% o为什么会对 ndgrid 感兴趣呢?因为对它的不理解,导致我少写了几篇博文,最后,决定将 ndgrid 总结一番,去除这个绊脚石,或者加工一下,让它称为垫脚石。0 Q7 A7 g E. C, ]* L
% H6 {% U& A# q2 l+ [" K" ]
我决定从低维到高维的思路来分析 ndgrid 到底怎么用?
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ndgrid以及meshgrid其实就是将利用坐标轴上的坐标生成一些网格,一维的情况就不存在网格,所以坐标还是坐标;二维的情况,ndgrid的输入是两个矢量,可以看做是分别在x和y轴上的坐标,然后根据这些坐标生成网格点,所以输出肯定是2阶矩阵了。依次类推,可以得到高维的情况。, y* c. ?5 }9 g$ D9 j
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下面这句话,摘自网络看到的内容:对于网格矢量(gird vectors)x1gv,x2gv,x3gv,长度分别是M,N,P。ndgrid(x1gv, x2gv)函数输出一个MXN的数组,而meshgrid(x1gv, x2gv)输出一个N*M的数组,类似的,ndgrid(x1gv, x2gv, x3gv)函数输出一个M*N*P 的数组,而meshgrid(x1gv, x2gv, x3gv)输出一个N*M*P 的数组。 ( m- o% S9 A# F9 y
+ s, S6 \# I$ F2 m看不懂没关系,这里只是提前预热下而已,正式的内容下面一一呈现。3 z9 E1 x$ Q2 n2 I
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