Python 关于X和Y坐标的网格和混淆

我的功能在上面。基本上，我希望调用函数L2Norm，得到一个X方向从0到19的数组，或者第一个索引，第二个索引从0到39

相反，似乎第一个索引现在对应于我期望y的位置

我可以打电话 L2_范数[39,19] 但不是 L2_范数[19,39]

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这是为什么？

如果调用

L2\u Norm.shape

，您将看到数组的维度是（40,20），因此错误状态为，

L2\u Norm[19,39]

超出范围，因为39>该维度中的最大索引是19。查看

X

和

Y

的形状，了解为什么L2\u范数有这样的形状——如果查看

meshgrid

文档，原因很清楚：

对于具有长度的向量x，y Nx=len（x）和Ny=len（y），返回x，y 其中X和Y是（Ny，Nx）形状 包含x和y元素的数组 重复此操作以沿方向填充矩阵 第一个维度表示x，第二个维度表示x y

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如果我理解正确的话，我的L2最小值（在L2_范数[39,19]）在这一点上的函数是f（X[37,13]，Y[37,13]）？我不确定最小值。我的答案只说明了索引超出范围错误的原因。感谢您的帮助！我不想打扰你。。。我把上面的数字搞错了。基本上，当我调用上面的L2_范数[37,13]时，它的结果与调用L2_范数（f，X[37,13]，Y[37,13]）的结果相同，从我的检查和代码的预期行为来看，这似乎是正确的。

import numpy as np
def L2Norm(f, x, y, d=0.00001):
    dudx = (f(x+d,y) - f(x-d,y)) / (2*d) 
    dudy = (f(x,y+d) - f(x,y-d)) / (2*d)
    L2Norm = np.float128(np.sqrt(dudx**2 + dudy**2))
return L2Norm

def f(x,y):
    return np.float128((1.0 + np.sin(np.pi*x))*((3.0 + np.cos(2.011*y))**2)*np.e**((-x**2)-((y**2)/4)))

# 20 points in X direction
x = np.linspace(-1.0,1.0,20)
# 40 points in Y direction
y = np.linspace(-2.0,2.0,40)
[X,Y] = np.meshgrid(x,y)
L2_Norm = L2Norm(f, X, Y)
print L2_Norm[37,13]