了解 scipy.interpolate 的 interpn 函数

Question

我正在尝试了解该功能的工作原理scipy.interpolate。我创建了一个小设置，但它给出了错误。这是我所做的：

import numpy as np
import scipy.interpolate
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(10)
y = np.arange(10)
gx, gy = np.meshgrid(x,y)
v = np.ones((10,10))


sample_at = np.random.random((10,10))

interpolated = scipy.interpolate.interpn((gx, gy), v, sample_at)


print(interpolated.shape)

这给出了一个错误：

    Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 13, in <module>
    interpolated = scipy.interpolate.interpn((gx, gy), v, sample_at)
File "/home/lib/python3.5/site-packages/scipy/interpolate/interpolate.py", line 2624, in interpn
    "1-dimensional" % i)
ValueError: The points in dimension 0 must be 1-dimensional

这里发生了什么？

Answer 1

您对所要求的网格结构做出了错误的假设interpn

ValueError: The points in dimension 0 must be 1-dimensional

这条消息有点晦涩，它引用了网格的元素，并告诉您它们必须是一维的，或者换句话说，您必须使用 来调用interpn而不是(gx, gy)作为第一个参数(x, y)。

scipy.interpolate.interpn((x, y), v, sample_at)

但是您的代码中还有另一个错误的假设，因为如果您使用上面的调用以及您的定义sample_at，您将得到不同的错误

ValueError: The requested sample points xi have dimension 10, but this RegularGridInterpolator has dimension 2

希望有一个更清晰的含义：如果您的网格有两个维度（x和y，即），您interpn必须插值的所有点也必须是二维的......换句话说，在您的示例中，最后一个维度网格必须是2

将它们放在一起（sample_at在本例中我将使用 5 行 x 3 列的二维点的位置矩阵）我们有

In [69]: import numpy as np 
    ...: import scipy.interpolate 
    ...: import matplotlib.pyplot as plt 
    ...:  
    ...: x = np.arange(10) 
    ...: y = np.arange(10) 
    ...: v = np.ones((10,10)) 
    ...: sample_at = 8*np.random.random((30)).reshape(5, 3, 2) 
    ...:  
    ...: scipy.interpolate.interpn((x, y), v, sample_at)                                                       
Out[69]: 
array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]])

PS：阅读源代码¹，里面的注释比错误信息好得多......

(1) 对我来说源代码位于

~/lib/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/scipy/interpolate/interpolate.py