Numpy SciPy interp2d内存错误，正在寻找替代方法

我正在使用NumPy和SciPy将一个MATLAB程序转换成Python程序，我对它还是新手。在部分程序中，我有以下MATLAB代码：

tImg(:,:,1) = interp2(x,y,Img(:,:,1),Tx,Ty,'cubic');

interp2方法中的所有参数均为298x142双精度

因此，我尝试将其转换为以下Python代码：

tImg[:, :, 0] = (scipy.interpolate.interp2d(x, y, img[:, :, 0], kind='cubic'))(Tx, Ty)

我在interp2d方法中获得MemoryError。MATLAB代码运行良好。我已经阅读了插值文档，但似乎没有找到解决方案

我使用3GB内存和scipy 0.16.0运行上述代码

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感谢您的帮助。谢谢

我怀疑问题在于

Tx

和

Ty

对于MATLAB的

interp2

函数和

scipy.interpolate.interp2d

来说意味着不同的东西

在MATLAB

interp2

函数中，

Tx

和

Ty

将是2D数组，指定每个单独输出点的x、y坐标，因此结果将是与

Tx

和

Ty

形状相同的向量，即：

timg(i, j, 1) = interp2(x, y, Img(i, j, 1), Tx(i, j),Ty(i, j), 'cubic');

在

scipy.interpolate.interp2d

中，

Tx

和

Ty

应该是1D向量，用于指定要在其上计算插值的规则网格的行和列的x和y坐标，即：

timg[i, j, 0] = intp(Tx[i], Ty[j])

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我怀疑您正在传递要插值的每个点的坐标，在这种情况下，您将获得

（nx*ny，nx*ny）

输出。如果

nx=298

和

ny=142

，那么您将生成一个

（4231642316）

数组。假设它包含64位浮点，则总共将占用约14GB的内存。

谢谢您的回答。然而，即使我尝试不使用Tx和Ty，即

scipy.interpolate.interp2d（x，y，img[：，：，0]，kind='cubic'）

，我仍然会遇到内存错误。所以我怀疑这与scipy的内部实现有关。因此，我正在寻找一种可以获得相同输出的替代方案。我无法重现您所描述的问题。您能否通过展示如何为

x

、

y

和

img

生成一些虚假数据，将您的描述转化为可复制的测试用例？