Python 如何定义RegularGridInterpolator的值

我有n个等长数组，其转置对应于n维参数空间中的坐标：

x = np.array([800,800,800,800,900,900,900,900,900,1000,1000,1000,1000,1000])
y = np.array([4.5,5.0,4.5,5.0,4.5,5.0,5.5,5.0,5.5,4.5,5.0,5.5,5.0,5.5])
z = np.array([2,2,4,4,2,2,4,4,4,2,2,4,4,4])

参数空间中的每个坐标也有一个值：

v = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14])

我想在网格点之间插值，以获得给定任意

xyz

坐标下的

v

值，例如

[934,5.1,3.3]

我一直在尝试使用

scipy.RegularGridInterpolator

，它将

（x，y，z）

作为第一个参数，但我不知道如何在每个点构造值的第二个参数

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如有任何建议，将不胜感激！谢谢

使用

LinearNDInterpolator

或

最接近的Interpolator

，您的输入会更适合：

from scipy.interpolate import LinearNDInterpolator

ex = LinearNDInterpolator((x, y, z), v)
ex((800, 4.5, 2))
#array(1.0)

ex([[800, 4.5, 2], [800, 4.5, 3]])
#array([ 1.,  2.])

要使用

RegularGridInterpolator

，需要将

v

定义为常规数组。例如，假设：

x = np.array([800., 900., 1000.])
y = np.array([4.5, 5.0, 5.5, 6.0])
z = np.array([2., 4.])

数组

v

可能类似于：

v = np.array([[[ 1.,  2.],
               [ 1.,  2.],
               [ 1.,  2.],
               [ 1.,  2.]],

              [[10., 20.],
               [10., 20.],
               [10., 20.],
               [10., 20.]],

              [[100., 200.],
               [100., 200.],
               [100., 200.],
               [100., 200.]]])

然后你可以插值：

form scipy.interpolate import RegularGridInterpolator

rgi = RegularGridInterpolator((x, y, z), v)

rgi((850., 4.5, 3.))
#array(8.25)

rgi([[850., 4.5, 3.], [800, 4.5, 3]])
#array([ 8.25,  1.5 ])

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“也许有你想要的。”索洛·卡斯特罗有点，但不完全是

RegularGridInterpolator

为您执行插值，速度更快，您可以选择不同的插值方法。我只需要将我的值数组转换成与

xyz

参数空间形状相同的网格。