我有一个函数,用于在四面体上生成一系列网格点。
有没有在NumPy中向量化此操作的简便方法?
def tet_grid(n):
xv = np.array([
[-1.,-1.,-1.],
[ 1.,-1.,-1.],
[-1., 1.,-1.],
[-1.,-1., 1.],
])
nsize = int((n+1)*(n+2)*(n+3)/6);
xg = np.zeros((nsize,3))
p = 0
for i in range ( 0, n + 1 ):
for j in range ( 0, n + 1 - i ):
for k in range ( 0, n + 1 - i - j ):
l = n - i - j - k
xg[p,0]=(i * xv[0,0] + j * xv[1,0] + k * xv[2,0] + l * xv[3,0])/n
xg[p,1]=(i * xv[0,1] + j * xv[1,1] + k * xv[2,1] + l * xv[3,1])/n
xg[p,2]=(i * xv[0,2] + j * xv[1,2] + k * xv[2,2] + l * xv[3,2])/n
p = p + 1
return xg
有没有在NumPy中向量化此操作的简便方法?