numpy.meshgrid() निर्देशांक सदिशों से निर्देशांक मैट्रिक्स वापस करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसका सिंटैक्स इस प्रकार है -
numpy.meshgrid(*xi, **kwargs)
पैरामीटर
मेशग्रिड निम्नलिखित पैरामीटर स्वीकार कर सकते हैं -
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x1, x2, …, xn - यह एक ग्रिड के निर्देशांक का प्रतिनिधित्व करता है।
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अनुक्रमण - यह एक वैकल्पिक पैरामीटर है जो डिफ़ॉल्ट रूप से कार्टेशियन 'xy' और आउटपुट के मैट्रिक्स 'ij' इंडेक्स को परिभाषित करता है।
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विरल - यह एक वैकल्पिक पैरामीटर है। यदि हम मेमोरी के संरक्षण के लिए विरल ग्रिड का उपयोग करना पसंद करते हैं, तो हमें इस पैरामीटर को सही पर सेट करना होगा। डिफ़ॉल्ट रूप से, यह गलत है।
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प्रतिलिपि - यह पैरामीटर के सही होने पर मेमोरी में बातचीत करने के लिए मूल सरणी की एक प्रति देता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, यह गलत है।
उदाहरण 1
आइए निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें -
# Import numpy
import numpy as np
# input array
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = np.array([11, 12, 13, 14, 15])
print("Input x :\n", x)
print("Input y :\n", y)
# meshgrid() function
xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True)
print("Meshgrid of X:", xx)
print("Meshgrid of Y:\n", yy) आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -
Input x : [1 2 3 4 5] Input y : [11 12 13 14 15] Meshgrid of X: [[1 2 3 4 5]] Meshgrid of Y: [[11] [12] [13] [14] [15]]
उदाहरण 2
आइए एक और उदाहरण लेते हैं। यह linspace . के बीच के अंतर को हाइलाइट करता है और मेषग्रिड ।
# Import numpy
import numpy as np
# linspace function
a = np.linspace(3, 4, 4)
b = np.linspace(4, 5, 6)
print("linspace of a :", a)
print("linspace of b :", b)
# meshgrid function
xa, xb = np.meshgrid(a, b)
print("Meshgrid of xa :\n", xa)
print("Meshgrid of xb :\n", xb) आउटपुट
उपरोक्त प्रोग्राम निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा -
linspace of a : [3. 3.33333333 3.66666667 4. ] linspace of b : [4. 4.2 4.4 4.6 4.8 5. ] Meshgrid of xa : [[3. 3.33333333 3.66666667 4. ] [3. 3.33333333 3.66666667 4. ] [3. 3.33333333 3.66666667 4. ] [3. 3.33333333 3.66666667 4. ] [3. 3.33333333 3.66666667 4. ] [3. 3.33333333 3.66666667 4. ]] Meshgrid of xb : [[4. 4. 4. 4. ] [4.2 4.2 4.2 4.2] [4.4 4.4 4.4 4.4] [4.6 4.6 4.6 4.6] [4.8 4.8 4.8 4.8] [5. 5. 5. 5. ]]