python - Python 中的 3D 数据插值

Question

我有 3D 数据。我想逐层(在 X、Y 平面中)插入此数据，因为计算每一层都需要很多时间。

我尝试使用 interp2D 函数并循环遍历各层，但 f 似乎仅适用于 i0 的最后一个值。

X = np.linspace(10., 15., 21)
Y = np.linspace(0.05, 1.85, 10)
for i0 in np.arange(N):
    f = interpolate.interp2d(X, Y, data[:,:,i0], kind='linear')

Xnew = np.linspace(10., 15., 41)
Ynew = np.linspace(0.05, 1.85, 20)
datanew = f(Xnew,Ynew)

如何对数据的每一层进行插值？

谢谢

Answer 1

I try to use the interp2D function and loop through the layers but f seems to apply only to the last value of i0.

在 for 循环的每次迭代中，您都在覆盖插值 f 的值，因此当您完成对 i0< 的循环时 值 f 将仅对应于 data 的最后一个 Z 平面。使用您当前的方法，您需要在 for 循环中调用 f，例如:

# some example data for test purposes
N = 64
data = np.random.randn(10, 21, N)

X = np.linspace(10., 15., 21)
Y = np.linspace(0.05, 1.85, 10)
Xnew = np.linspace(10., 15., 41)
Ynew = np.linspace(0.05, 1.85, 20)

# initialize output array
datanew = np.empty((Ynew.shape[0], Xnew.shape[0], N), data.dtype)

for i0 in np.arange(N):
    f = interpolate.interp2d(X, Y, data[:,:,i0], kind='linear')

    # fill in this Z-slice
    datanew[:,:,i0] = f(Xnew,Ynew)

---

您可以通过同时插值所有 Z 平面来消除 for 循环。一种方法是使用 scipy.interpolate.RegularGridInterpolator :

from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator

Z = np.arange(N)

itp = RegularGridInterpolator((Y, X, Z), data, method='linear')

grid = np.ix_(Ynew, Xnew, Z)
datanew2 = itp(grid)

这里我也用np.ix_从要插入 data 的坐标构建“开放网格”。