使用 scipy 沿第一个轴插入数组

Question

我正在努力将大小为

Nx*Ny*Nz

的数据立方体执行简单的线性插值到一个新的数据立方体中，以保持其他两个维度不变，即结果输出将是

Nxnew*Ny*Nz

。看来

RegularGridInterpolator

中的

scipy

似乎是可行的方法，尽管对我来说如何生成输入并不直观。

from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator
import numpy as np

x = np.linspace(1,4,11)
y = np.linspace(4,7,22)
z = np.linspace(7,9,33)
V = np.zeros((11,22,33))
for i in range(11):
    for j in range(22):
        for k in range(33):
            V[i,j,k] = 100*x[i] + 10*y[j] + z[k]
fn = RegularGridInterpolator((x,y,z), V)
pts = np.array([[[[2,6,8],[3,5,7]], [[2,6,8],[3,5,7]]]])
out = fn(pts)
print(out, out.shape)

在此 mwe 中，我想使用新点

xnew = np.linspace(2,3,50)

，同时保持

y

和

z

相同，因此生成的数组变为形状

(50,22,33)

。另外，如何将其推广为 n 维数组沿 1 维的插值，同时保持其余坐标相同？

Answer 1

按照评论中的建议，您可以替换三重嵌套循环，以使代码更具可读性和更高效。

x, y, z = np.meshgrid(x, y, z, indexing='ij')
V = 100*x + 10*y + z

至于生成

fn

对象的输入： 它需要三个一维坐标数组。您实际上想在

len(xnew) * len(y) * len(z)

不同的点评估函数。我们可以使用

meshgrid

生成 3D 数组中的所有这些点，然后

ravel

数组使它们成为

1d

。在这些输入上调用

fn

后，我们根据需要重塑

out

。

from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator
import numpy as np

x0 = np.linspace(1, 4, 11)
y0 = np.linspace(4, 7, 22)
z0 = np.linspace(7, 9, 33)

x, y, z = np.meshgrid(x0, y0, z0, indexing='ij')
V = 100*x + 10*y + z

fn = RegularGridInterpolator((x0, y0, z0), V)

xnew = np.linspace(2, 3, 50)
x, y, z = np.meshgrid(xnew, y0, z0, indexing='ij')
input = np.asarray([x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()]).T
out = fn(input)
out = out.reshape(len(xnew), len(y0), len(z0))
print(out.shape)
# (50, 22, 33)