meshgrid函数在二维空间中可以简单地理解为将x轴与y轴的每个位置的坐标关联起来形成了一个网格，我们知道空间中的点是由坐标确定的，因此，当x与y关联起来后，我们便可以给与某个点某个特定值并画出对应的图像。具体的可以百度一下，会有很多较为详细的介绍。
这里我想要着重的说一下二维以及三维的meshgrid的参数indexing的问题。
二维meshgrid函数
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.x = np.arange(5)
self.y = np.arange(5)
def grid(self):
X, Y = np.meshgrid(self.x, self.y, indexing="xy")
return X, Y
main = Debug()
X, Y = main.grid()
print("The X grid is:")
print(X)
print("The Y grid is:")
print(Y)
"""
The X grid is:
[[0 1 2 3 4]
[0 1 2 3 4]
[0 1 2 3 4]
[0 1 2 3 4]
[0 1 2 3 4]]
The Y grid is:
[[0 0 0 0 0]
[1 1 1 1 1]
[2 2 2 2 2]
[3 3 3 3 3]
[4 4 4 4 4]]
"""从上面的结果可以看出，所获取的网格对应如下图所示，横向为x轴，纵向为y轴，类似于我们在几何空间中使用的坐标系， 我们通常称之为笛卡尔坐标系（Cartesian coordinate)。在二维meshgrid网格创建命令中，笛卡尔坐标系是默认的坐标系。
然而在python编程中，还有一种较为常用的indexing取法，代码如下：
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.x = np.arange(5)
self.y = np.arange(5)
def grid(self):
X, Y = np.meshgrid(self.x, self.y, indexing="ij")
return X, Y
main = Debug()
i, j = main.grid()
print("The i grid is:")
print(i)
print("The j grid is:")
print(j)
"""
The i grid is:
[[0 0 0 0 0]
[1 1 1 1 1]
[2 2 2 2 2]
[3 3 3 3 3]
[4 4 4 4 4]]
The j grid is:
[[0 1 2 3 4]
[0 1 2 3 4]
[0 1 2 3 4]
[0 1 2 3 4]
[0 1 2 3 4]]
"""
此时从上面的结果我们可以看出，所获取的网格对应如下图所示，纵向为i轴，横向为j轴，我们在编程中通常很少使用的这种坐标系。但是它也有自己的优势，这里不进一步说明。
三维meshgrid函数
进一步我们讨论三维的情况，代码如下：
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.x = np.arange(3)
self.y = np.arange(3)
self.z = np.arange(3)
def grid(self):
X, Y, Z = np.meshgrid(self.x, self.y, self.z)
return X, Y, Z
main = Debug()
X, Y, Z = main.grid()
print("The X grid is:")
print(X)
print("The Y grid is:")
print(Y)
print("The Z grid is:")
print(Z)
"""
The X grid is:
[[[0 0 0]
[1 1 1]
[2 2 2]]
[[0 0 0]
[1 1 1]
[2 2 2]]
[[0 0 0]
[1 1 1]
[2 2 2]]]
The Y grid is:
[[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]
[[1 1 1]
[1 1 1]
[1 1 1]]
[[2 2 2]
[2 2 2]
[2 2 2]]]
The Z grid is:
[[[0 1 2]
[0 1 2]
[0 1 2]]
[[0 1 2]
[0 1 2]
[0 1 2]]
[[0 1 2]
[0 1 2]
[0 1 2]]]
"""
由上面的结果我们可以看到，此时的坐标轴对应如下图像：
x轴向下，y轴向屏幕内侧，z轴向右侧，在三维图像中不再根据indexing值来区分坐标轴了，而是统一规定了坐标轴的取法，只有对于这个坐标轴的取法深入理解，才能在之后的三维数据处理中游刃有余。
特别说明
但是这里有一个问题，来看一组代码：
class Debug:
def __init__(self):
x = np.array([[[0],
[2]], [[4],
[6]], [[8],
[10]]])
print(x.shape)
main = Debug()
"""
(3, 2, 1)
"""
我们可以看到，输出结果为(3, 2, 1)，即沿着x轴1个元素，沿着y轴2个元素，沿着z轴3个元素。再来看一下我们使用meshgrid方法生成三维网格的情况。
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.x = np.arange(1)
self.y = np.arange(2)
self.z = np.arange(3)
def grid(self):
X, Y, Z = np.meshgrid(self.x, self.y, self.z)
return X, Y, Z
main = Debug()
X, Y, Z = main.grid()
print("The X grid is:")
print(X.shape)
print("The Y grid is:")
print(Y.shape)
print("The Z grid is:")
print(Z.shape)
"""
The X grid is:
(2, 1, 3)
The Y grid is:
(2, 1, 3)
The Z grid is:
(2, 1, 3)
"""
我们可以看到，最终输出的X，Y，Z的shape均为(2, 1, 3)，这对应的是沿着x轴3个元素，沿着y轴1个元素，沿着z轴2个元素。突然感觉有些混乱，不符合我们之前想要得到的x,y,z的排列顺序，为了能够得到正常的排列顺序，我们可以使用如下代码：
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.x = np.arange(1)
self.y = np.arange(2)
self.z = np.arange(3)
def grid(self):
X, Y, Z = np.meshgrid(self.y, self.z, self.x)
return X, Y, Z
main = Debug()
X, Y, Z = main.grid()
print("The X grid is:")
print(X.shape)
print("The Y grid is:")
print(Y.shape)
print("The Z grid is:")
print(Z.shape)
"""
The X grid is:
(3, 2, 1)
The Y grid is:
(3, 2, 1)
The Z grid is:
(3, 2, 1)
"""
可以看到运行后我们得到了符合Python默认坐标轴习惯的网格形式，这时对应的x轴向右侧，y轴向下，z轴向屏幕里面。这个仅仅是为了理解需要，实际操作中无需进行这种坐标轴变换操作，直接使用默认的三维坐标轴方向即可。
到此这篇关于np.meshgrid中的indexing参数问题解决的文章就介绍到这了,更多相关np.meshgrid的indexing参数内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
