maxframe.tensor.mgrid

maxframe.tensor.mgrid = <maxframe.tensor.lib.index_tricks.nd_grid object>

构造一个多维“网格”。

grid = nd_grid() 创建一个实例，该实例在被索引时将返回一个网格。输出数组的维度和数量等于索引维度的数量。如果步长不是复数，则停止值不包含在内。

然而，如果步长是一个**复数**（例如 5j），则其幅度的整数部分被解释为指定在起始值和终止值之间创建的点数，其中终止值**包含在内**。

如果使用参数 sparse=True 实例化，则网格是开放的（或未完全展开的），因此每个返回参数中只有一个维度大于 1。

参数:

sparse (bool, optional) -- 网格是否为稀疏格式。默认值为 False。

备注

在 maxframe.tensor 命名空间中提供了两个 nd_grid 的实例：mgrid 和 ogrid:

mgrid = nd_grid(sparse=False)
ogrid = nd_grid(sparse=True)

用户应使用这些预定义的实例，而不是直接使用 nd_grid。

示例

>>> import maxframe.tensor as mt

>>> mgrid = mt.lib.index_tricks.nd_grid()
>>> mgrid[0:5,0:5]
array([[[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]],
       [[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]]])
>>> mgrid[-1:1:5j]
array([-1. , -0.5,  0. ,  0.5,  1. ])

>>> ogrid = mt.lib.index_tricks.nd_grid(sparse=True)
>>> ogrid[0:5,0:5]
[array([[0],
        [1],
        [2],
        [3],
        [4]]), array([[0, 1, 2, 3, 4]])]