使用变量指定np.ogrid步长时出现AttributeError的原因

错误原因 #

• np.ogrid的切片语法中，0:1:10j里的10j是复数类型，numpy通过复数的虚部数值确定要生成的网格点数。
• 若传入字符串"10j"，numpy无法将其解析为合法的步长参数，内部处理时会把0:1:"10j"识别为无效切片构造，进而抛出AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'step'错误。
• 字符串"10j"与复数10j属于不同数据类型，前者是str，后者是complex，因此二者比较结果为False，只有同类型的"10j" == "10j"才会返回True。

解决方法 #

无需通过字符串拼接构造步长，直接生成复数类型的参数即可：

1. 若点数是固定值，直接写10j即可（如你提供的可运行示例）。
2. 若点数是变量，通过数字乘以1j或complex(0, 点数)构造复数：

修改后的可运行代码片段 #

# 替换原字符串拼接的部分
n = 10
rows = n * 1j  # 等价于 complex(0, 10)
columns = n * 1j

xi, yi = np.ogrid[0:1:rows, 0:1:columns]

验证复数类型的测试代码 #

a = 10 * 1j
print(type(a))  # 输出 <class 'complex'>
print(a == 10j) # 输出 True

完整修正后的代码 #

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata as gd

# define X Y V testsample
x = [0, 1, 1, 0]
y = [0, 0, 1, 1]
v = [1, 2, 3, 4]

# create grid
# Working modified example
n = 10
rows = n * 1j
columns = n * 1j

xi, yi = np.ogrid[0:1:rows, 0:1:columns]

X1 = xi.reshape(xi.shape[0])
Y1 = yi.reshape(yi.shape[1])
ar_len = len(X1)*len(Y1)
X = np.arange(ar_len, dtype=float)
Y = np.arange(ar_len, dtype=float)
l = 0

for i in range(0, len(X1)):
    for j in range(0, len(Y1)):
        X[l] = X1[i]
        Y[l] = Y1[j]
        l+=1
#interpolate v on xy grid
V = gd((x,y), v, (X,Y), method='linear')
print(V)

#Plot original values
fig1 = plt.figure()
ax1=fig1.gca()
sc1=ax1.scatter(x, y, c=v, cmap=plt.hot())
plt.colorbar(sc1)
ax1.set_xlabel('X')
ax1.set_ylabel('Y')

#Plot interpolated values
fig2 = plt.figure()
ax2=fig2.gca()
sc2=ax2.scatter(X, Y, c=V, cmap=plt.hot())
plt.colorbar(sc2)
ax2.set_xlabel('X')
ax2.set_ylabel('Y')

plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bende