Python - numpy mgrid 和重塑

Question

有人可以向我解释这段代码的第二行是做什么的吗？

objp = np.zeros((48,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:8,0:6].T.reshape(-1,2)

有人可以向我解释代码的 np.mgrid[0:8,0:6] 部分到底在做什么以及代码的 T.reshape(-1,2) 部分到底在做什么吗？

谢谢，干得好！

Answer 1

查看这些的最简单方法是对 使用较小的值mgrid：

In [11]: np.mgrid[0:2,0:3]
Out[11]:
array([[[0, 0, 0],
        [1, 1, 1]],

       [[0, 1, 2],
        [0, 1, 2]]])

In [12]: np.mgrid[0:2,0:3].T  # (matrix) transpose
Out[12]:
array([[[0, 0],
        [1, 0]],

       [[0, 1],
        [1, 1]],

       [[0, 2],
        [1, 2]]])

In [13]: np.mgrid[0:2,0:3].T.reshape(-1, 2)  # reshape to an Nx2 matrix
Out[13]:
array([[0, 0],
       [1, 0],
       [0, 1],
       [1, 1],
       [0, 2],
       [1, 2]])

然后objp[:,:2] =将 的第 0 列和第 1 列objp设置为此结果。

Answer 2

第二行创建了一个多维网格 grid，对其进行转置，重新整形，使其代表两列并将其插入到 objp 数组的前两列中。

分解：

np.mgrid[0:8,0:6] 创建以下 mgrid：

>> np.mgrid[0:8,0:6] 
array([[[0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [1, 1, 1, 1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 2, 2, 2],
        [3, 3, 3, 3, 3, 3],
        [4, 4, 4, 4, 4, 4],
        [5, 5, 5, 5, 5, 5],
        [6, 6, 6, 6, 6, 6],
        [7, 7, 7, 7, 7, 7]],

       [[0, 1, 2, 3, 4, 5],
        [0, 1, 2, 3, 4, 5],
        [0, 1, 2, 3, 4, 5],
        [0, 1, 2, 3, 4, 5],
        [0, 1, 2, 3, 4, 5],
        [0, 1, 2, 3, 4, 5],
        [0, 1, 2, 3, 4, 5],
        [0, 1, 2, 3, 4, 5]]])

.T 转置矩阵，然后 .reshape(-1,2) 将其重塑为两个两列数组形状。这两列是替换原始数组中两列的正确形状。