Python – numpy.meshgrid()関数の使い方と実例解説

numpy.meshgrid()は、1次元の座標ベクトルから2次元（または多次元）の座標行列を生成して返すNumPyの関数です。グラフ描画やグリッド上での数値計算など、幅広い場面で活用されます。

基本的な構文は以下の通りです。

numpy.meshgrid(*xi, **kwargs)

主なパラメータ

meshgrid()で指定できる引数は以下の通りです。

• x1, x2, …, xn − グリッドを構成する各軸の座標値を持つ1次元配列です。

• indexing − 出力される座標行列のインデックス方式を指定するオプション引数です。デフォルトは直交座標系の'xy'で、'ij'を指定すると行列形式のインデックスになります。

• sparse − メモリ消費を抑えるためにスパース（疎）なグリッドを使用したい場合はTrueを設定します。デフォルトはFalseです。

• copy − Trueを指定すると、元の配列のコピーを返し、ビューではなく独立した配列として扱えます。デフォルトはFalseです。

使用例1：sparse=Trueによるスパースグリッドの生成

まず、sparseオプションを使ったシンプルな例を見てみましょう。

# NumPyをインポート
import numpy as np

# 入力配列
x = np.array([1,2,3,4,5])
y = np.array([11, 12, 13, 14, 15])
print("Input x :\n", x)
print("Input y :\n", y)

# meshgrid()関数
xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True)
print("Meshgrid of X:", xx)
print("Meshgrid of Y:\n", yy)

出力結果

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

Input x :
 [1 2 3 4 5]
Input y :
 [11 12 13 14 15]
Meshgrid of X: [[1 2 3 4 5]]
Meshgrid of Y:
 [[11]
 [12]
 [13]
 [14]
 [15]]

sparse=Trueを指定した場合、X方向の座標は1行の配列に、Y方向の座標は1列の配列に圧縮され、通常のフルサイズのグリッドよりも大幅にメモリを節約できます。

使用例2：linspaceとの組み合わせ

次に、linspace()で生成した等間隔の数値列をmeshgrid()に渡す例を紹介します。この例は、両者の違いもよく表しています。

# NumPyをインポート
import numpy as np

# linspace関数
a = np.linspace(3, 4, 4)
b = np.linspace(4, 5, 6)
print("linspace of a :", a)
print("linspace of b :", b)

# meshgrid関数
xa, xb = np.meshgrid(a, b)
print("Meshgrid of xa :\n", xa)
print("Meshgrid of xb :\n", xb)

出力結果

上記のプログラムを実行すると、以下の出力が得られます。

linspace of a : [3.         3.33333333 3.66666667 4.        ]
linspace of b : [4. 4.2 4.4 4.6 4.8 5. ]
Meshgrid of xa :
 [[3.         3.33333333 3.66666667 4.        ]
 [3.         3.33333333 3.66666667 4.        ]
 [3.         3.33333333 3.66666667 4.        ]
 [3.         3.33333333 3.66666667 4.        ]
 [3.         3.33333333 3.66666667 4.        ]
 [3.         3.33333333 3.66666667 4.        ]]
Meshgrid of xb :
 [[4. 4. 4. 4. ]
 [4.2 4.2 4.2 4.2]
 [4.4 4.4 4.4 4.4]
 [4.6 4.6 4.6 4.6]
 [4.8 4.8 4.8 4.8]
 [5. 5. 5. 5. ]]

このように、linspace()は指定範囲を等間隔に分割した1次元配列を作るのに対し、meshgrid()はそれらを組み合わせて格子状の座標行列を生成します。xaにはaの値が行方向に繰り返され、xbにはbの値が列方向に繰り返された行列が出力されていることが分かります。