A,B,C,D,E,F是6個網格點，坐標如圖，如何用矩陣形式（坐標矩陣）來批量描述這些點的坐標呢？
答案如下
這就是坐標矩陣——橫坐標矩陣X XX中的每個元素，與縱坐標矩陣Y YY中對應位置元素，共同構成一個點的完整坐標。如B點坐標(X12,Y12)=（1，1）
語法：X,Y = numpy.meshgrid(x, y)
輸入的x，y，就是網格點的橫縱坐標列向量（非矩陣）
輸出的X，Y，就是坐標矩陣。
stack()函數
函數原型為：stack(arrays, axis=0)，arrays可以傳數組和列表。axis的含義我下面會講解，我們先來看個例子，然后我會分析輸出結果。
import numpy as np a=[[1,2,3], [4,5,6]] print("列表a如下：") print(a) print("增加一維，新維度的下標為0") c=np.stack(a,axis=0) print(c) print("增加一維，新維度的下標為1") c=np.stack(a,axis=1) print(c) 輸出： 列表a如下： [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 增加一維，新維度下標為0 [[1 2 3] [4 5 6]] 增加一維，新維度下標為1 [[1 4] [2 5] [3 6]]
例如上面的代碼中a列表中的第一個元素為[1,2,3]，那么當axis=0的時候，就是在它的中括號外面再加一個中括號，變成[ [1,2,3] ]（其實1，2，3之間是沒有逗號的，因為stack()函數會先把參數arrays中的每個元素變成numpy的數組，數組之間是沒有逗號的，看看上面的代碼輸出就知道了，這里大家明白就行，我為了方便講解，下面還會加上逗號），這樣最外面那層中括號才代表維度下標為0的那維；當axis=1的時候，就是在里面加個中括號，變成了[ [1]，[2]，[3] ],這樣里面加的那層中括號才代表維度下標為1的那維。同理當axis=0的時候[4,5,6]變成[ [ 4，5，6] ]，當axis=1的時候，變成[ [4]，[5]，[6] ]。下面我們講如何把增加一維度后的每個元素串起來。
怎么把上面那兩個元素增加維度后的結果串起來呢，其實很簡單。現在我們已經知道了增加維度無非是增加中括號的意思，至於在哪里加中括號，取決於axis等於幾。我們把增加的中括號想像成一個個的箱子。還拿上面的代碼來說，當axis=0的時候，我們把套在[1,2,3]外面的中括號(就是[ [1,2,3] ]最外層的那個中括號)看做是箱子A，這個箱子A也會套在[4,5,6]的外面，所以我們就先把[1,2,3]和[4,5,6]放在一起，變成[1,2,3],[4,5,6]，然后再一起套上箱子A，變成[ [1,2,3],[4,5,6] ]這就是當axis=0的時候程序的輸出結果。
現在再來看當axis=1的時候，對於[1，2，3]，我們把套在1外面的箱子(就是上面講的[ [1]，[2]，[3] ]中1外面的那層中括號)看做A，套在2外面的看做B，套在3外面的看做C，同理，箱子A也會套在4的外面，箱子B也會套在5的外面，箱子C也會套在6的外面。那么我們就把1和4放一起，2和5放一起，3和6放一起，變成[ 1,4 ，2,5 ，3,6 ]然后把箱子A,B,C分別套在1,4 ， 2,5 ， 3,6的外面，變成[ [1,4] , [2,5] , [3,6] ]這就是程序中axis=1的時候程序的輸出結果。
大家發現了沒有，串起來的時候其實就是把arrays中每個元素在相同的位置套箱子的一些小塊(這里叫小塊這個名詞可能不洽當，但是大家明白就行)放在一起后，再套箱子，就是外面套個中括號，這就是堆疊。
1 import numpy as np 2 a=[[1,2,3], 3 [4,5,6]] 4 b=[[1,2,3], 5 [4,5,6]] 6 c=[[1,2,3], 7 [4,5,6]] 8 print("a=",a) 9 print("b=",b) 10 print("c=",c) 11 12 print("增加一維，新維度的下標為0") 13 d=np.stack((a,b,c),axis=0) 14 print(d) 15 16 print("增加一維，新維度的下標為1") 17 d=np.stack((a,b,c),axis=1) 18 print(d) 19 print("增加一維，新維度的下標為2") 20 d=np.stack((a,b,c),axis=2) 21 print(d) 22 23 輸出： 24 ('a=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 25 ('b=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 26 ('c=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 27 增加一維，新維度的下標為0 28 [[[1 2 3] 29 [4 5 6]] 30 31 [[1 2 3] 32 [4 5 6]] 33 34 [[1 2 3] 35 [4 5 6]]] 36 增加一維，新維度的下標為1 37 [[[1 2 3] 38 [1 2 3] 39 [1 2 3]] 40 41 [[4 5 6] 42 [4 5 6] 43 [4 5 6]]] 44 增加一維，新維度的下標為2 45 [[[1 1 1] 46 [2 2 2] 47 [3 3 3]] 48 49 [[4 4 4] 50 [5 5 5] 51 [6 6 6]]] 52 --------------------- 53 作者：neu_張康 54 來源：CSDN 55 原文：https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803 56 版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請附上博文鏈接！
當axis=0的時候，列表a，b，c最外面都需要套箱子(就是加中括號)，那么我把你們先放一起，變成下面這樣
[[1,2,3],[4,5,6]], [[1,2,3],[4,5,6]], [[1,2,3],[4,5,6]]
然后在最外面套箱子，變成
[ [[1,2,3],[4,5,6]], [[1,2,3],[4,5,6]], [[1,2,3],[4,5,6]] ]
當axis=1的時候，列表a，b，c中的[1,2,3]需要套同樣的箱子，列表a，b，c中的[4,5,6]需要套同樣的箱子，好，我先把你們放一塊變成下面這樣
[ [1,2,3],[1,2,3],[1,2,3] , [4,5,6],[4,5,6],[4,5,6] ]
然后開始分別在 [1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]的外面和[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]的外面套箱子，變成下面這樣
[ [[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]] , [[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]] ]
當axis=2的時候，列表a，b，c中的1，2，3，4，5，6都需要套箱子，我把你們先放一起變成：
[ [1,1,1 , 2,2,2 , 3,3,3], [4,4,4 , 5,5,5 , 6,6,6] ]
然后在1,1,1 ………6,6,6的外面分別套箱子變成：
[ [[1,1,1] , [2,2,2] , [3,3,3]], [[4,4,4] , [5,5,5] , [6,6,6]] ]
重點：
np.meshgrid生成的坐標矩陣可以用np.stack指定axi還原各個點坐標
舉例：
generate anchors 中頻繁使用np.meshgrid，最后用np.stack將shift_x,shift_y stack ,返回每一個anchor的值
原文：https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803
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來源：https://blog.csdn.net/lllxxq141592654/article/details/81532855