在二维网格上使用numpy/scipy进行插值 [英] Interpolation with numpy/scipy on 2-D grid

问题描述

我在一个2D图像网格上有两个数据点，并且在这两个点上有一些感兴趣的值是已知的.

例如:

让我们考虑点为x=(2,2).然后考虑一个4网格邻域，我们将点x_1=(1,2), x_2=(2,3), x_3=(3,2), x_4=(2,1)作为x的邻居.假设在这些点上某些兴趣量的值是y=5, y_1=7, y_2=8, y_3= 10, y_4 = 3. 通过插值，我想在子像素值(例如(2.7, 2.3))处找到y. 上面的问题可以用numpy数组表示，如下所示.

x = [(2,2), (1,2), (2,3), (3,2), (2,1)]
y = [5,7,8,10,3]

如何使用numpy/scipy插值来做到这一点?我找不到处理它的具体示例.

解决方案

方法 解决方案

The method griddata is sufficient here. By default it performs piecewise linear interpolation, which in your example seems the most suitable approach.

from scipy.interpolate import griddata
x = [(2,2), (1,2), (2,3), (3,2), (2,1)]
y = [5,7,8,10,3]
evaluate_at = [(2.7, 2.3)]    # could be an array of points
result = griddata(x, y, evaluate_at) 

Returns array([ 9.4]).

这篇关于在二维网格上使用numpy/scipy进行插值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！