Python中的n维线性插值(使用原理索引对数组求值)

Question

假设我有一个带有ar.shape=(n1,...,nN)的N维数组ar。有没有一个python模块可以用一个合理的指标来评估ar？

例如，让我们假设：ar.shape=(3,4,5)。然后我寻找一个函数f来完成这个任务：result=f(ar,[2.3,1.5,3.4])

Answer 1

来自scipy文档：scipy.interpolate.griddata：Interpolate unstructured N-dimensional data。

Answer 2

scipy.ndimage.map_coordinates是快速和简单的；

请参阅multivariate-spline-interpolation-in-python-scipy下的clear 2d示例。

(map_coordinates( ... order=1 )就是你想要的- 2d的Bilinear_interpolation，3d的三线性...

order=0是最近的栅格点，order=2或3看(order+1)^d点-更慢更平滑。)

添加:正如您可能知道的，numpy将浮点索引向下舍入到整数：

A = np.eye( 3 )
print A[ 0.1, 0.9 ], A[ 1.1, 2.9 ]