有人能给我解释一下Numpy中meshgrid函数的用途吗？我知道它为绘图创建了某种坐标网格，但我真的看不到它的直接好处.
我正在向塞巴斯蒂安·拉什卡学习"Python机器学习"，他正在用它来绘制决策边界.参见输入11 here.
我也try 过官方文档中的这段代码，但是，同样，输出对我来说没有什么意义.
x = np.arange(-5, 5, 1)
y = np.arange(-5, 5, 1)
xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True)
z = np.sin(xx**2 + yy**2) / (xx**2 + yy**2)
h = plt.contourf(x,y,z)
如果可能的话，请给我看很多真实世界的例子.
meshgrid的目的是用一个x值数组和一个y值数组创建一个矩形网格.
举个例子，如果我们想要创建一个网格，在x和y方向上，在0到4之间的每个整数值上都有一个点.要创建矩形网格，我们需要x点和y点的所有组合.
这将是25个点，对吗？因此，如果我们想要为所有这些点创建一个x和y数组，我们could执行以下操作.
x[0,0] = 0 y[0,0] = 0
x[0,1] = 1 y[0,1] = 0
x[0,2] = 2 y[0,2] = 0
x[0,3] = 3 y[0,3] = 0
x[0,4] = 4 y[0,4] = 0
x[1,0] = 0 y[1,0] = 1
x[1,1] = 1 y[1,1] = 1
...
x[4,3] = 3 y[4,3] = 4
x[4,4] = 4 y[4,4] = 4
这将产生以下x和y个矩阵，这样每个矩阵中对应元素的配对将给出网格中一个点的x和y坐标.
x = 0 1 2 3 4 y = 0 0 0 0 0
0 1 2 3 4 1 1 1 1 1
0 1 2 3 4 2 2 2 2 2
0 1 2 3 4 3 3 3 3 3
0 1 2 3 4 4 4 4 4 4
然后，我们可以绘制这些图，以验证它们是网格:
plt.plot(x,y, marker='.', color='k', linestyle='none')
个
显然，这会变得非常乏味，特别是对于x和y的大范围.相反，meshgrid实际上可以为我们生成此代码:我们只需指定唯一的x和y值.
xvalues = np.array([0, 1, 2, 3, 4]);
yvalues = np.array([0, 1, 2, 3, 4]);
现在，当我们调用meshgrid时，我们会自动得到之前的输出.
xx, yy = np.meshgrid(xvalues, yvalues)
plt.plot(xx, yy, marker='.', color='k', linestyle='none')
创建这些矩形网格对于许多任务都很有用.在您的帖子中提供的示例中，它只是一种在x和y的值范围内采样函数(sin(x**2 + y**2) / (x**2 + y**2))的方法.
由于该函数已在矩形网格上采样，因此该函数现在可以可视化为"图像".
此外，现在可以将结果传递给需要矩形网格(即contourf)上的数据的函数