numpy.meshgrid() কোঅর্ডিনেট ভেক্টর থেকে কোঅর্ডিনেট ম্যাট্রিক্স ফেরত দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়। এর সিনট্যাক্স নিম্নরূপ:
numpy.meshgrid(*xi, **kwargs)প্যারামিটারসমূহ
Meshgrid নিম্নলিখিত প্যারামিটারগুলো গ্রহণ করতে পারে:
x1, x2, ..., xn − এটি একটি গ্রিডের কোঅর্ডিনেট উপস্থাপন করে।
indexing − এটি একটি ঐচ্ছিক প্যারামিটার যা কার্টেশিয়ান 'xy' (ডিফল্ট) এবং ম্যাট্রিক্স 'ij' আউটপুটের সূচক সংজ্ঞায়িত করে।
sparse − এটি একটি ঐচ্ছিক প্যারামিটার। যদি আমরা মেমরি সংরক্ষণের জন্য স্পার্স গ্রিড ব্যবহার করতে চাই, তবে এই প্যারামিটারটি True সেট করতে হবে। ডিফল্টরূপে এটি False।
copy − এটি মূল অ্যারের একটি কপি ফেরত দেয় মেমরি সংরক্ষণের জন্য যখন প্যারামিটারটি True। ডিফল্টরূপে এটি False।
উদাহরণ ১
নিম্নলিখিত উদাহরণটি বিবেচনা করুন:
# নাম্পাই আমদানি করুন
import numpy as np
# ইনপুট অ্যারে
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([11, 12, 13, 14, 15])
print("Input x :\n", x)
print("Input y :\n", y)
# meshgrid() ফাংশন
xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True)
print("Meshgrid of X:", xx)
print("Meshgrid of Y:\n", yy)আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট তৈরি করবে:
Input x : [1 2 3 4 5]
Input y : [11 12 13 14 15]
Meshgrid of X: [[1 2 3 4 5]]
Meshgrid of Y: [[11]
[12]
[13]
[14]
[15]]উদাহরণ ২
আরেকটি উদাহরণ নিই। এটি linspace এবং meshgrid-এর মধ্যে পার্থক্য হাইলাইট করে।
# নাম্পাই আমদানি করুন
import numpy as np
# linspace ফাংশন
a = np.linspace(3, 4, 4)
b = np.linspace(4, 5, 6)
print("linspace of a :", a)
print("linspace of b :", b)
# meshgrid ফাংশন
xa, xb = np.meshgrid(a, b)
print("Meshgrid of xa :\n", xa)
print("Meshgrid of xb :\n", xb)আউটপুট
উপরোক্ত প্রোগ্রাম নিম্নলিখিত আউটপুট তৈরি করবে:
linspace of a : [3. 3.33333333 3.66666667 4. ]
linspace of b : [4. 4.2 4.4 4.6 4.8 5. ]
Meshgrid of xa :
[[3. 3.33333333 3.66666667 4. ]
[3. 3.33333333 3.66666667 4. ]
[3. 3.33333333 3.66666667 4. ]
[3. 3.33333333 3.66666667 4. ]
[3. 3.33333333 3.66666667 4. ]
[3. 3.33333333 3.66666667 4. ]]
Meshgrid of xb :
[[4. 4. 4. 4. ]
[4.2 4.2 4.2 4.2]
[4.4 4.4 4.4 4.4]
[4.6 4.6 4.6 4.6]
[4.8 4.8 4.8 4.8]
[5. 5. 5. 5. ]]