Question

我很难解决如何在网格上实现三次插值的问题。我在一维阵列上存储了25个幅度值。每个值代表一个单元格内的数字。因此，这些值显示在5x5 imshow图像上，其中25个结果单元格中的每一个都代表我的存储值。

我在imshow上成功使用了内置插值参数，但我真的想返回插值的结果。

data = 1D numpy array with 25 values
imshow(data .reshape(5, 5), origin='upper', interpolation='lanczos', cmap=cm.jet)

我试图使用这种内置的scipy插值函数，但是我不知道它真的是最好的方法。

from scipy.interpolate import griddata
grid_x, grid_y = np.mgrid[0:4:100j, 0:4:200j]
grid_z2 = griddata(np.array([arange(5), arange(5)]).T, data, (grid_x, grid_y), method='cubic')

我收到的ValueError包含不同数量的值和点数。如果这不是我能够使用其他方法的最佳方式。

Traceback (most recent call last):
File "file.py", line 100, in <module>
grid_z2 = griddata(np.array([arange(5), arange(5)]).T, data, (grid_x, grid_y), method='cubic')
File "C:\Program Files\Anaconda\lib\site-packages\scipy\interpolate\ndgriddata.py", line 212, in griddata
rescale=rescale)
File "scipy\interpolate\interpnd.pyx", line 840, in scipy.interpolate.interpnd.CloughTocher2DInterpolator.__init__ (scipy\interpolate\interpnd.c:9953)
File "scipy\interpolate\interpnd.pyx", line 78, in scipy.interpolate.interpnd.NDInterpolatorBase.__init__ (scipy\interpolate\interpnd.c:2342)
File "scipy\interpolate\interpnd.pyx", line 121, in scipy.interpolate.interpnd.NDInterpolatorBase._check_init_shape (scipy\interpolate\interpnd.c:3085)
ValueError: different number of values and points

Answer 1

我想我设法使用interpolate.RectBivariateSpline来满足我的目的。这是完整的完整代码：

from scipy import interpolate

x = arange(5)
y = arange(5)
sp_x = interpolate.RectBivariateSpline(x, y, data)

nx = linspace(0, 4, 50)
ny = linspace(0, 4, 50)
n_data = sp_x(nx, ny)

在2D网格python上插值

1 个答案: