...の各座標の要素列から格子座標を作成するために使います。xが0~4、yが0~4の36点の格子点の各座標の要素列を求めたいとしましょう。Pythonコードを使用すると、以下のように求めることもできます。4]])np.meshgridを使用すると、各軸の要素数に応じて柔軟にグリッドを生成することができます。覚えておくと可視化や組み合わせの要素列を作成するときに便利なので、是非この機会に使い方を覚えてみてください。meshgridまずは、meshgrid関数のAPIドキュメントから見ていきましょう。それぞれの軸における格子点を求めたい格子の座標を指定します。(省略可能)初期値’xy’生成される配列の形状(shape)をどのように設定するかを指定します。(省略可能)初期値FalseTrueにするとスパースグリッドの配列を返してメモリを節約します。(省略可能)初期値TrueFalseにすると、メモリを節約するために、元の配列のビューを返します。returns:指定した各軸の要素列から各軸方向の格子列を返します。np.meshgridの操作は下図のようなイメージになります。x座標とy座標の要素の入った配列を指定すると、各軸のグリッドの要素を返します。実際のコードを見ながら使い方を見ていきましょう。2つの1次元配列を2つ作る。新たにもう1つ追加する。3つの軸を持つ配列が3つ生成される。9]]])indexing引数を指定indexing引数を指定してみます。デフォルトは座標軸順のxyですが、ijにすると行列の順序でグリッドが生成されます。デフォルトの値である'xy'から。3次元の場合でも同様のことを確かめてみる。次に、sparseを指定します。Trueにすると、スパースグリッドを生成して、メモリを節約します。bvのようにvの添え字をつけるのが一般的。3次元でも同様のことができる。9]]])グラフでの利用このmeshgrid関数が最もよく使われるのはmatplotlibを利用したグラフ描画のときでしょう。この関数の機能を使ってグラフを描いていきます。次のようなコードをファイルにして実行すると、簡単に格子点を作ることができます。3次元グラフをかくときに使います。格子点となるx,y座標を作成。条件(ret>0)を満たす部分を白、満たさない部分を黒とする。0より大きいかどうかで色分けされた2Dグラフがプロットされます。3Dグラフでプロットされます。このように、非常に多くの格子点でも数行のコードで実現することができます。DeepAgeではAIに関する厳選した内容を記事にしてお届けします。