如何创建一个存储多变量函数值的numpy数组？

Question

我想创建一个数组，用来存放一个函数 f(x,y,z)。如果这个函数只涉及一个变量，我可以这样做，比如：

sinx = numpy.sin(numpy.linspace(-5,5,100))

这样可以得到 sin(x)，当 x 在 [-5,5] 这个范围内时。

那么，怎么才能做到类似的事情，得到比如 sin(x+y+z) 呢？

Answer 1

numpy.mgrid 函数也可以很好地完成这个任务：

x,y,z = numpy.mgrid[x_min:x_max:x_num, y_min:y_max:y_num, z_min:z_max:z_num]  
sinxyz = numpy.sin(x+y+z)

补充说明：要让它正常工作，x_num、y_num 和 z_num 必须是明确的数字，并且后面要加上 j，比如说 x,y = numpy.mgrid[-1:1:10j, -1:1:10j]

Answer 2

这段内容是关于编程问题的讨论，通常会涉及一些技术细节和解决方案。为了让初学者更容易理解，我们可以把这些复杂的概念用简单的语言来解释。

在编程中，遇到问题是很常见的。很多时候，程序员会在网上寻求帮助，比如在StackOverflow这样的平台上。这里的讨论通常会包括一些代码示例和解决方案，帮助大家理解如何解决特定的问题。

如果你看到一些代码块，比如

xyz = numpy.mgrid[-5:5,-5:5,-5:5]
sinxyz = numpy.sin(xyz[0]+xyz[1]+xyz[2])

，这些是用来展示具体代码的地方。理解这些代码的意思和它们是如何工作的，对学习编程非常重要。

总之，编程就像解谜一样，遇到问题时可以通过查找资料和请教他人来找到答案。希望这些内容能帮助你更好地理解编程的世界。

Answer 3

我好像找到了一种方法：

# define the range of x,y,z
x_range = numpy.linspace(x_min,x_max,x_num)
y_range = numpy.linspace(y_min,y_max,y_num)
z_range = numpy.linspace(z_min,z_max,z_num)

# create arrays x,y,z in the correct dimensions
# so that they create the grid
x,y,z = numpy.ix_(x_range,y_range,z_range)

# calculate the function of x, y and z
sinxyz = numpy.sin(x+y+z)