numpy.meshgrid() 生成网格点坐标矩阵 [X,Y] = meshgrid(x,y) 将向量x和y定义的区域转换成矩阵X和Y,其中矩阵X的行向量是向量x的简单复制，而矩阵Y的列向量是向量y的简单复制(注：下面代码中X和Y均是数组，在文中统一称为矩阵了)。 假设x是长度为m的向量 ...

　　　　np.r_：是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat()。 　　　　np.c_：是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge()。 　　 其它函数 ...

A,B,C,D,E,F是6个网格点，坐标如图，如何用矩阵形式（坐标矩阵）来批量描述这些点的坐标呢？答案如下 这就是坐标矩阵——横坐标矩阵X XX中的每个元素，与纵坐标矩阵Y YY中对应位置元素，共同构成一个点的完整坐标。如B点坐标(X12,Y12)=（1，1 ...

.array([[4,5,6],[44,55,66]])# 数组连接成矩阵c = np.c_[a,b]r = np.r_[ ...

先说结论 np.r_是按行方向扩展连接两个矩阵（row的缩写r），就是把两矩阵上下相加，要求列数相等。作用等同于 vstack 函数 np.c_是按列方向扩展连接两个矩阵（column的缩写c），就是把两矩阵左右相加，要求行数相等。作用等同于 hstack 函数 测试代码 结果示意 ...

1. np.c[a, b] 将列表或者数据进行合并，我们也可以使用np.concatenate 参数说明：a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明：0表示起始数据，1表示末尾数据，N表示生成的分数 3.xx, yy ...

arrange函数用于创建等差数组。 返回一个有起点和终点固定长的list e.g.[1, 2, 3],起点是1，终点是5，步长是1。步长相当于等差数列中的公差。 参数：可以接受1、2、3个参数。 注意：如果起始值大于终点值，会生成空的一维数组。 ...

官网的解释是：Randomly permute a sequence, or return a permuted range. 即随机排列序列，或返回随机范围。我的理解就是返回一个乱序的序列。下面通过例子来看。 很明显：np.arange(10)的输出是有序 ...