Numpy 如何插值5维数组？

我有一个形状数组-[41101,6,4280]。我想插值它，如果我给它一个来自41个温度值和101个密度值的值，它会吐出一个[6，4280]形状的数组。有一个NumPy函数可以处理这个问题吗

让我们一步一步地开始：

Q：是否有NumPy功能可以处理此问题

是的，有

第一步是生成一个5D

numpy.ndarray
的实例，该实例将包含您的已知数据点（不要介意
dtype
，它只是用来提醒我们，如果以后需要的话，我们可以从位到复杂128
值）：

现在，让我们验证它的
。shape
：

>>> a5Dtensor.shape
(41, 101, 6, 4, 280)

核心技巧是内置的智能
numpy
-切片：

>>> a5Dtensor[0,0,:,:,:].shape
(6, 4, 280)

这确实会返回所请求的数据点的三维立方体。

切片技巧在不产生任何新的内存分配方面也是非常聪明的（一旦大小超出一级/二级/三级CPU缓存范围，当您获得的数据超过几GB时，这将非常有趣）

A5D传感器[0,0，：，：，：，：]标志
C_：对
F_:False“来自41个温度和101个密度值的值”这到底是什么意思？你是说两个介于0和41之间，以及0和101之间的实数？或者从41和101个元素的两个数组中选取两个实值（其中每个值与5D数组中的相应位置关联）？或者两个这样的数组所覆盖范围内的两个任意实值（并相应地插值）？
>>> a5Dtensor[0,0,:,:,:].shape
(6, 4, 280)

>>> a5Dtensor[0,0,:,:,:].flags
  C_CONTIGUOUS    : True
  F_CONTIGUOUS    : False <------ may enjoy FORTRAN efficient data layout, where needed
  OWNDATA         : False <------ 3D-cube data not "copied", rather "viewed" inside 5D
  WRITEABLE       : True
  ALIGNED         : True
  WRITEBACKIFCOPY : False
  UPDATEIFCOPY    : False