Meshgrid函数的基本用法在Numpy的官方文章里，meshgrid函数的英文描述也显得文绉绉的，理解起来有些难度。可以这么理解，meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格。用法：[X,Y]=meshgrid(x,y)[X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshgrid(x,x)是等同的[X,Y,Z]

globalM;creatematrix(2);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%画ackley图。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%ackleyxfrom[-55]%x=-5:0.01:5;%[x,y]=meshgrid(x);%temp1=x.^2+y.^2;%temp2=cos(2*pi*x)+cos(2*pi*y);%z=20+exp(1)-20*exp(-0.2*sqrt(te

numpy.meshgrid函数用于从表示笛卡尔索引或矩阵索引的两个给定一维数组中创建矩形网格。网格函数是从MATLAB中得到启发的。语法numpy.asarray（arr，dtype=None，order=None）参数x1,x2,…,xn：array_like表示网格坐标的一维数组。indexing：{‘xy’,‘ij’}，可选输出的笛卡尔(‘xy

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报错信息UserWarning:Userprovideddevice_typeof'cuda',butCUDAisnotavailable.Disablingwarnings.warn('Userprovideddevice_typeof\'cuda\',butCUDAisnotavailable.Disabling')AssertionError:CUDAunavailable,inv

概述最近在学习目标检测的相关算法。在我看来目标检测要比分类、语义分割任务复杂的多，后者一般只需要为每个图像预测一个标签（分类）或者为每个像素预测一个标签（分割）。而目标

1numpy.meshgrid()官方文档中的作用是从坐标向量中返回坐标矩阵，也就是生成网格点坐标矩阵。Parameters:*xi：array_like数组x1,x2,...,xn，1-D维数组，表示网格的坐标。

代码1：z=sqrt(x^2+y^2)closeallx=-6:0.05:6;[X,Y]=meshgrid(x);Z=sqrt(X.^2+Y.^2);mesh(X,Y,Z)如图1：代码2：z=2-x^2-y^2clearallx=-5:0.1:

1：https://blog.csdn.net/weixin_39504171/article/details/1063569772：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.meshgrid.html