Python 推广numpy.meshgrid的使用

下面是一个使用

meshgrid

函数生成扩展网格的示例：

from numpy import array, meshgrid

foo = array(([1, 2, 3], [4, 5]))
array(meshgrid(foo[0], foo[1])).T.reshape(-1, 2)

##  array([[1, 4],
##         [1, 5],
##         [2, 4],
##         [2, 5],
##         [3, 4],
##         [3, 5]])

我想实现同样的功能，但我不想硬编码

foo

的形状

下面是另一个最小的示例，它的

foo

具有不同的形状：

from numpy import array, meshgrid

foo = array(([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7]))
array(meshgrid(foo[0], foo[1], foo[2])).T.reshape(-1, 3)

##  array([[1, 4, 6],
##         [1, 5, 6],
##         [2, 4, 6],
##         [2, 5, 6],
##         [3, 4, 6],
##         [3, 5, 6],
##         [1, 4, 7],
##         [1, 5, 7],
##         [2, 4, 7],
##         [2, 5, 7],
##         [3, 4, 7],
##         [3, 5, 7]])

很容易看出，我所做的唯一改变是：

• 将

  foo[2]

  作为参数添加到

  meshgrid

  函数中
• 将

  重塑

  参数从

  （-1,2）

  更改为

  （-1,3）

---

有人能帮我概括一下我的解决方案，这样我就可以在两种情况下使用相同的表达式，而不必进行所述的更改吗？

以下是如何将调用转换为适用于任何2D输入的调用：

来自numpy导入数组，网格网格
def网格（foo）：
返回数组（meshgrid（*foo））.T.reformate（-1，foo.shape[0]）
打印（网格（数组（[1,2,3]，[4,5]））
打印（网格（数组（[1,2,3]，[4,5]，[6,7]））

以下是如何将您的呼叫转换为任何2D输入：

来自numpy导入数组，网格网格
def网格（foo）：
返回数组（meshgrid（*foo））.T.reformate（-1，foo.shape[0]）
打印（网格（数组（[1,2,3]，[4,5]））
打印（网格（数组（[1,2,3]，[4,5]，[6,7]））

谢谢！我仍然在努力使用

*args

，很抱歉这个非常基本的问题！这没问题，一开始有点难，因为根据上下文，

*args

实际上有两种不同（相反）的含义。这种矛盾心理使得一元

*

运算符在开始时有点混乱。在函数签名中，可以解释为“合并名为

args

的元组中的所有参数”，而在函数调用中（如本例中），可以解释为“将

foo

扩展到多个参数”。这些通常分别称为包装和开箱。换句话说，

def（*X）

with

f（*（1，2，3））

的工作方式与

def（X）

with

f（（1，2，3））

的工作方式完全相同。除了在第一种情况下，我们打包然后解包元组

（1，2，3）

，而在第二种情况下，我们直接传递

（1，2，3）

。最后，

X

在两个

f

函数中具有相同的值。谢谢！我仍然在努力使用

*args

，很抱歉这个非常基本的问题！这没问题，一开始有点难，因为根据上下文，

*args

实际上有两种不同（相反）的含义。这种矛盾心理使得一元

*

运算符在开始时有点混乱。在函数签名中，可以解释为“合并名为

args

的元组中的所有参数”，而在函数调用中（如本例中），可以解释为“将

foo

扩展到多个参数”。这些通常分别称为包装和开箱。换句话说，

def（*X）

with

f（*（1，2，3））

的工作方式与

def（X）

with

f（（1，2，3））

的工作方式完全相同。除了在第一种情况下，我们打包然后解包元组

（1，2，3）

，而在第二种情况下，我们直接传递

（1，2，3）

。最后，

X

在两个

f

函数中具有相同的值。