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]=meshgrid(x,y,z)生成三维数组，可用来计算三变量的函数和绘制三维立体图
这里，主要以[X,Y]=meshgrid(x,y)为例，来对该函数进行介绍。
[X,Y] = meshgrid(x,y) 将向量x和y定义的区域转换成矩阵X和Y,其中矩阵X的行向量是向量x的简单复制，而矩阵Y的列向量是向量y的简单复制(注：下面代码中X和Y均是数组，在文中统一称为矩阵了)。
假设x是长度为m的向量，y是长度为n的向量，则最终生成的矩阵X和Y的维度都是 nm （注意不是mn）。
文字描述可能不是太好理解，下面通过代码演示下：
加载数据
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
m, n = (5, 3)
x = np.linspace(0, 1, m)
y = np.linspace(0, 1, n)
X, Y = np.meshgrid(x,y)
查看向量x和向量y
x
out:
array([ 0\. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1\. ])
y
out:
array([ 0\. , 0.5, 1\. ])
查看矩阵X和矩阵Y
X
out:
array([[ 0\. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1\. ],
[ 0\. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1\. ],
[ 0\. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1\. ]])
Y
out:
array([[ 0\. , 0\. , 0\. , 0\. , 0\. ],
[ 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5],
[ 1\. , 1\. , 1\. , 1\. , 1\. ]])
查看矩阵对应的维度
X.shape
out:
(3, 5)
Y.shape
out:
(3, 5)
meshgrid函数的运行过程，可以通过下面的示意图来加深理解：
image
再者，也可以通过在matplotlib中进行可视化，来查看函数运行后得到的网格化数据的结果
plt.plot(X, Y, marker='.', color='blue', linestyle='none')
plt.show()
image
当然，我们也可以获得网格平面上坐标点的数据，如下：
z = [i for i in zip(X.flat,Y.flat)]
z
out:
[(0.0, 0.0),
(0.25, 0.0),
(0.5, 0.0),
(0.75, 0.0),
(1.0, 0.0),
(0.0, 0.5),
(0.25, 0.5),
(0.5, 0.5),
(0.75, 0.5),
(1.0, 0.5),
(0.0, 1.0),
(0.25, 1.0),
(0.5, 1.0),
(0.75, 1.0),
(1.0, 1.0)]
Meshgrid函数的一些应用场景
Meshgrid函数常用的场景有等高线绘制及机器学习中SVC超平面的绘制（二维场景下）。
分别图示如下：
（1）等高线
image
（2）SVC中超平面的绘制：
image
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