Generieren von Daten aus Meshgrid-Daten (Numpy)

Question

Ich möchte fragen, wie Sie entsprechende Werte aus einem Meshgrid generieren. Ich habe eine Funktion "foo", die ein 1D-Array mit der Länge 2 nimmt und eine reelle Zahl zurückgibt.

import numpy as np 

def foo(X): 
    #this function takes a vector, e.g., np.array([2,3]), and returns a real number. 
    return sum(X)**np.sin(sum(X)); 

x = np.arange(-2, 1, 1)   # points in the x axis 
y = np.arange(3, 8, 1)   # points in the y axis 
X, Y = np.meshgrid(x, y)   # X, Y : grid 

Ich erzeuge X-und Y-Grids mit Meshgrid.

Dann, wie kann ich entsprechende Z-Werte mit "foo" -Funktion erzeugen, um sie in 3D zu plotten, z. B. Plotten mit Plot_Surface-Funktion mit X, Y, Z-Werten?

Hier ist die Frage, wie Z-Werte, die die gleiche Form zu X und Y hat, mit "Foo" -Funktion zu generieren. Da meine "foo" -Funktion nur ein 1D-Array benötigt, weiß ich nicht, wie ich diese Funktion mit X und Y verwenden kann, um entsprechende Z-Werte zu erzeugen.

Answer 1

Stapeln Sie Ihre zwei numply Arrays in "Tiefe" mit np.dstack, und ändern Sie dann Ihre foo Funktion, so dass es nur auf der letzten Achse des gestapelten Arrays arbeitet. Dies ist leicht mit np.sum mit dem Parameter erfolgt axis=-1, anstatt die builtin sum mit:

import numpy as np 

def foo(xy): 
    return np.sum(xy, axis=-1) ** np.sin(np.sum(xy, axis=-1)) 

x = np.arange(-2, 1, 1)   # points in the x axis 
y = np.arange(3, 8, 1)   # points in the y axis 
X, Y = np.meshgrid(x, y)   # X, Y : grid 
XY = np.dstack((X, Y)) 

Und jetzt, sollten Sie:

>>> XY.shape 
(5, 3, 2) 
>>> foo(XY) 
array([[ 1.  , 1.87813065, 1.1677002 ], 
     [ 1.87813065, 1.1677002 , 0.35023496], 
     [ 1.1677002 , 0.35023496, 0.2136686 ], 
     [ 0.35023496, 0.2136686 , 0.60613935], 
     [ 0.2136686 , 0.60613935, 3.59102217]]) 

---

Wenn Sie den gleichen Effekt erzielen möchten, aber ohne modifizieren foo, dann können Sie np.apply_along_axis verwenden, die genau das tun sollten, was Sie brauchen:

>>> np.apply_along_axis(foo, -1, XY) 
array([[ 1.  , 1.87813065, 1.1677002 ], 
     [ 1.87813065, 1.1677002 , 0.35023496], 
     [ 1.1677002 , 0.35023496, 0.2136686 ], 
     [ 0.35023496, 0.2136686 , 0.60613935], 
     [ 0.2136686 , 0.60613935, 3.59102217]])