numpy 中是否有 arange/linspace 的多维版本？

我想要一个 2d NumPy 数组 (x,y) 的列表，其中每个 x 位于 {-5, -4.5, -4, -3.5, ..., 3.5, 4, 4.5, 5} 中，y 也相同。

我可以

x = np.arange(-5, 5.1, 0.5)
y = np.arange(-5, 5.1, 0.5)

然后迭代所有可能的对，但我确信有更好的方法......

我想要返回看起来像这样的东西：

[[-5, -5],
 [-5, -4.5],
 [-5, -4],
 ...
 [5, 5]]

但顺序并不重要。

您可以使用np.mgrid为此，它通常比np.meshgrid因为它一步创建数组：

import numpy as np
X,Y = np.mgrid[-5:5.1:0.5, -5:5.1:0.5]

对于类似 linspace 的功能，请替换步骤（即0.5) with 一个复数其大小指定了系列中所需的点数。使用此语法，与上面相同的数组被指定为：

X, Y = np.mgrid[-5:5:21j, -5:5:21j]

然后您可以将您的配对创建为：

xy = np.vstack((X.flatten(), Y.flatten())).T

正如 @ali_m 所建议的，这一切都可以在一行中完成：

xy = np.mgrid[-5:5.1:0.5, -5:5.1:0.5].reshape(2,-1).T

祝你好运！