如何在Python中合并两个相邻矩形的网格点？

嘿，我明白你遇到的麻烦了！用+号去合并两个网格点数组肯定会报错，因为+是元素级别的加法运算，它要求两个数组的形状完全一致才能对应位置相加，但你的两个矩形网格点数量不一样（行数不同），numpy的广播机制没法处理这种情况，所以才会抛出ValueError。

正确的做法是用数组拼接函数，把两个网格点数组按行合并（因为每个网格点是一行二维坐标），下面是具体的实现步骤：

1. 分别生成两个矩形的网格点 #

先确保你已经正确生成了绿色和蓝色矩形的网格点数组（比如分别命名为theGridPoints_green和theGridPoints_blue）：

import numpy as np

# 绿色矩形网格点（你的原代码）
xvalues_green = np.array([0, 2, 4, 6, 8, 10])
yvalues_green = np.array([6, 8, 10, 12])
x_green, y_green = np.meshgrid(xvalues_green, yvalues_green)
positions_green = np.vstack([x_green.ravel(), y_green.ravel()])
theGridPoints_green = positions_green.T

# 蓝色矩形网格点（示例，根据你的实际坐标调整）
xvalues_blue = np.array([0, 2, 4, 6, 8, 10])
yvalues_blue = np.array([0, 2, 4, 6])
x_blue, y_blue = np.meshgrid(xvalues_blue, yvalues_blue)
positions_blue = np.vstack([x_blue.ravel(), y_blue.ravel()])
theGridPoints_blue = positions_blue.T

2. 拼接两个网格点数组 #

用np.concatenate或者np.vstack来完成合并，这两个函数都能把多个数组按指定轴拼接：

# 方法1：用concatenate，指定axis=0按行拼接
combined_grid = np.concatenate([theGridPoints_green, theGridPoints_blue], axis=0)

# 方法2：用vstack（等价于axis=0的concatenate）
combined_grid = np.vstack([theGridPoints_green, theGridPoints_blue])

3. 可选：去除重复点 #

如果两个矩形相邻的边界上有重复的网格点（比如绿色矩形的y=6和蓝色矩形的y=6是同一条边），可以用np.unique去重：

# 按行去重，keep='first'保留第一次出现的点
combined_grid_unique = np.unique(combined_grid, axis=0, keep='first')

这样就能得到包含两个矩形所有网格点的数组啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者santobedi