我正在使用np.meshgrid（）绘制标量函数：Z = f（X，Y）。
当f（X，Y）由单个方程式定义时，我没有问题。但是，将f（X，Y）分为两个或多个方程式时，例如：
X, Y = np.meshgrid(x, y, sparse = True, indexing = 'ij')
Z = f1(X,Y), y1 < y <= y2
Z = f2(X,Y), y > y2
我不知道如何从meshgrid数组中提取'Y'的值，以便对照条件语句中的y1和y2进行检查。我尝试了以下几种方法，但均无济于事：
row1, col1 = np.where(Y == y1)
row2, col2 = np.where(Y == y2)
if( Y > Y[row1][0] and Y <= Y[row2][0] ):
Z = f1(X, Y)
elif ( Y > Y[row2][0] ):
Z = f2(X, Y)
当我将数组用于Z的计算时，与矢量化相比，执行速度确实很慢，至少慢10到20倍，具体取决于网格大小。在这种情况下可以应用矢量化吗？怎么样？谢谢！
np.where一般使用。
z = np.where(Y <= y2, f1(X, Y), f2(X, Y))
如果大小写为空（如所示Y < y1），则可能需要使用进行初始化np.zeros_like
Z = np.zeros_like(Y) # same shape and dtype as `Y`
np.where(y1 < Y <= y2, f1(X, Y), out = Z)
np.where(y< y2, f2(X,Y), out = Z)
请注意，如果其中一个函数引发的误差超出其范围，则由于会np.where在整个X, Y范围内计算该函数，因此会出现错误。在这种情况下，您将要尝试@Stef的方法
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句