Python Scipy：更改插值的数据类型

是否可以强制scipy插值到具有特定numpy数据类型的输出阵列

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例如，从scipy.interpolate.Rbf输出float32数组？

不，您总是得到float64类型。对于其他内容，请在接收输出后使用.astypenp.float32等转换输出

我以Rbf为例：它对输入数据所做的第一件事是将其转换为np.float_，float64的别名：

插值的节点是从中计算出来的，所以它们也是浮动的。Rbf对象的调用方法不会强制转换输入数据，但NumPy会在np.dot中强制转换输入数据，因为self.nodes的数据类型：

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你现在有什么数据类型？它是否取决于输入的数据类型？可能是Python代码调用使用很少的类型选项（例如double）编译例程。在回归后出演可能是最好的选择。这是一种不幸的行为。如果试图从精度可能较低的测量数据中插入大型光栅，则64位数据类型会导致内存限制提前几次达到。

self.xi = np.asarray([np.asarray(a, dtype=np.float_).flatten()
                           for a in args[:-1]])

return np.dot(self._function(r), self.nodes).reshape(shp)