一般维数的多维网格

Question

我需要为一个具有一般/可变维数的数组生成一个网格。在2D情况下，我知道我可以使用mgrid：

# Some 2D data
N = 1000
x = np.random.uniform(0., 1., N)
y = np.random.uniform(10., 100., N)
xmin, xmax, ymin, ymax = x.min(), x.max(), y.min(), y.max()

# Obtain 2D grid
xy_grid = np.mgrid[xmin:xmax:10j, ymin:ymax:10j]

当维度的数量可变时，如何缩放此方法？例如：我的数据可以是(x, y)或(x, y, z)或(x, y, z, q)，等等

天真的方法：

# Md_data.shape = (M, N), for M dimensions
dmin, dmax = np.amin(Md_data, axis=1), np.amax(Md_data, axis=1)
Md_grid = np.mgrid[dmin:dmax:10j]

不起作用。你知道吗

Answer 1

我们可以使用一个列表理解循环遍历变量列表：x,y,z,q,etc.来创建切片表示法，然后简单地将其馈送给mgrid

L = [x,y,z,q] # list of variables
out = np.mgrid[[np.s_[A.min():A.max():10j] for A in L]]

使用slice构造函数：

np.mgrid[[slice(A.min(),A.max(),10j) for A in L]]