Matlab 加快Scipy&x27；矩形二元样条评价函数

我的问题是使用

scipy.interpolate.RectBivariateSpline

函数插值二维网格。我实际上是在尝试模拟Matlab的interp2函数的功能

对于一个特定的（轻）用例，我称为x和y向量上的矩形二元样条，它们是规则间隔的单调递增向量，例如：

x = np.arange(0., 20., 1.)  # shape (20,)
y = np.arange(0., 20., 1.)  # shape (20,)

和一些2D字段，例如：

fld = np.reshape(np.arange(0., 400., 1.), (20, 20))  # shape (20, 20)

i、 e:

评估插值，然后，在特定的席，彝坐标（或数组，服从数字广播），DOCS建议调用<代码>矩形变量PLIN。EV < /代码>函数，即：

val1 = fn.ev(1, 1)  # Ans: 21
val2 = fn.ev([1, 2], [1, 2])  # Ans: [21, 22]

这允许用户找到一个插值，例如（xi，yi）=（1.5，1.5），或多个插值，例如在特定域（规则或不规则网格）上

我的问题是：对于大的席，彝族数组，我怎么才能使FN.EV的调用更快？与Matlab

interp2

调用相比，它相当慢（一个数量级或更糟）

在调试器中调用函数之后，我发现

ev

实际上是

RectBivariateSpline的包装。这同样是对fitpack函数（在C/Fortran中）的调用的包装，Scipy的插值功能是基于fitpack函数的。
\uuuu调用
函数有一个可选关键字
网格
，默认为
假
，不在
ev
中，允许您传递定义正交网格的两个向量。将
grid
设置为
True
进行调用会导致调用fitpack例程
bispev
，这比调用fitpack
bispeu
的已记录的
ev
函数要快得多。（我假设性能提升是因为
bispev
利用了常规网格，而
bispeu
可能只是循环遍历所有索引对……尽管我不确定）

在任何情况下，我都希望调用一个类似
.ev
的函数，这样我就可以插入一个网格，这个网格可能不是完全规则的（但很接近），并且比当前调用
bispeu
的速度要快。“规范化”网格并使用
bispev
是一种选择，最终结果非常接近，这样的例行程序要快得多（20倍！）。。。但是，Matlab
interp2
允许稍微不规则的网格，并以相同的速度进行计算。我曾考虑过尝试编写自己的C函数，但我非常怀疑像我这样一个地位低下的函数是否能比Scipy中已有的、由天才编写的函数做得更好。：）

所以。。有没有办法让我既吃蛋糕又吃蛋糕？是否有一些很棒的小技巧，我可以称之为样条线计算器？我曾考虑为fitpack电话制作自己的定制包装。。。但是fitpack的文档并不容易获得（当然不是在我的Scipy版本中），如果可能的话，我希望避免额外的工作。还要注意的是，这个问题特别令人讨厌，因为我不得不调用它两次，一次调用原始场的实部和虚部（Matlab采用复杂网格）。在一天结束的时候，我想给Matlab一个启动。。。但是这个速度问题可能是个杀手

谢谢您的时间。
查看一下
scipy.ndimage.map\u坐标
或
scipy.interpolate.RegularGridInterpolator
（或新的
interpn
界面）。两者都应该比您当前的方法快得多。目前我的时间有点短，所以我不得不跳过一个完整的答案。不过，希望这能为你指明正确的方向。@Joe Kington感谢你的回答！查看地图坐标的（稀疏）文档，似乎“网格”是在。。。也就是说，我需要将要插值的值转换为索引空间，即[0，1，…，n-1]。我说得对吗？另外，在你看来，map_坐标是否会像我在问题中描述的那样与RBS做相同的事情？再次感谢您的回复。。。很难找到关于这个特定主题的信息。
val1 = fn.ev(1, 1)  # Ans: 21
val2 = fn.ev([1, 2], [1, 2])  # Ans: [21, 22]