格子の生成
3次元グラフの描画にも使われるnumpy.meshgrid()の動作の概要をまとめる。indexingやsparseといった引数については、別の機会に。
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import numpy as np x = np.linspace(-2, 2, 5) y = np.linspace(-1, 1, 3) print("x=:\n{}".format(x)) print("y=:\n{}".format(y)) x, y = np.meshgrid(x, y) print("x=:\n{}".format(x)) print("y=:\n{}".format(y)) # x=: # [-2. -1. 0. 1. 2.] # y=: # [-1. 0. 1.] # x=: # [[-2. -1. 0. 1. 2.] # [-2. -1. 0. 1. 2.] # [-2. -1. 0. 1. 2.]] # y=: # [[-1. -1. -1. -1. -1.] # [ 0. 0. 0. 0. 0.] # [ 1. 1. 1. 1. 1.]] |
x, yがとる範囲を与えると、全格子点の座標が生成される。xが列、yが行を表すカウンターとみると、その内容は以下のようになる。
| y|x | -2 | -1 | 0 | 1 | 2 |
| -1 | (-2, -1) | (-1, -1) | (0, -1) | (1, -1) | (2, -1) |
| 0 | (-2, 0) | (-1, 0) | (0, 0) | (1, 0) | (2, 0) |
| 1 | (-2, 1) | (-1, 1) | (0, 1) | (1, 1) | (2, 1) |
各格子点位置のx, yの値が各配列の要素に合っていることが確認できる。
格子点座標による演算
生成された格子座標に演算を施したり関数に適用すると、各格子点位置の値が計算される。
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z = x*x + y*y print("z=:\n{}".format(z)) # z=: # [[5. 2. 1. 2. 5.] # [4. 1. 0. 1. 4.] # [5. 2. 1. 2. 5.]] |