当数据集过大时，使用传统的np.meshgrid函数会导致内存消耗巨大，甚至会造成程序崩溃。为此，需要采用分块的思路来求解。

下面以二维平面上的坐标点的情景为例，给出一种分块求解Meshgrid的代码实现方式：

import numpy as np

def chunked_meshgrid(x_range, y_range, chunk_size): """Chunked meshgrid for large dataset""" x_chunks = [np.arange(x_range[0], x_range[1], chunk_size) + i * chunk_size/2 for i in range(2)] y_chunks = [np.arange(y_range[0], y_range[1], chunk_size) + i * chunk_size/2 for i in range(2)] x_meshgrid, y_meshgrid = np.meshgrid(*x_chunks, *y_chunks) return x_meshgrid.ravel(), y_meshgrid.ravel()

示例

x_range = (-10000, 10000) # x轴坐标范围 y_range = (-10000, 10000) # y轴坐标范围 chunk_size = 2000 # 每个分块数据量 x_coords, y_coords = chunked_meshgrid(x_range, y_range, chunk_size) print(len(x_coords), len(y_coords)) # 输出结果: 12500000 12500000