jax.numpy.meshgrid

jax.numpy.meshgrid(*xi, copy=True, sparse=False, indexing='xy')

从坐标向量返回坐标矩阵的元组。

LAX-backend 实现的 numpy.meshgrid()。

此函数的 JAX 版本在某些情况下可能会返回输入的副本，而不是视图。

原始文档字符串如下。

为 N 维标量/向量场在 N 维网格上进行向量化评估，生成 N 维坐标数组，给定一维坐标数组 x1, x2, …, xn。

在 1.9 版本发生变更: 允许1-D和0-D的情况。

参数:

• indexing ({'xy', 'ij'}, optional) – 输出结果的索引方式可以是笛卡尔坐标系（’xy’，默认）或矩阵（’ij’）索引。更多详情请参见注释。

• sparse (bool, optional) – 如果为 True，则返回的维度 i 的坐标数组的形状将从 (N1, ..., Ni, ... Nn) 减少到 (1, ..., 1, Ni, 1, ..., 1)。这些稀疏坐标网格旨在与 Broadcasting 一起使用。当所有坐标在表达式中使用时，广播仍然会导致一个完全维度的结果数组。默认为 False。

• copy (bool, optional) – 如果为 False，则返回原始数组的视图以节省内存。默认值为 True。请注意，sparse=False, copy=False 可能会返回非连续数组。此外，广播数组的多个元素可能引用同一内存位置。如果需要写入数组，请先进行复制。

• xi (ArrayLike)

返回:

X1, X2,…, XN – 对于长度为 Ni=len(xi) 的向量 x1, x2,…, xn，如果 indexing=’ij’，则返回形状为 (N1, N2, N3,..., Nn) 的数组；如果 indexing=’xy’，则返回形状为 (N2, N1, N3,..., Nn) 的数组。其中 xi 的元素沿第一个维度重复填充矩阵以填充 x1，沿第二个维度填充 x2，依此类推。

返回类型:

tuple of ndarrays