是否有库模块或其他直接的方法在python中实现多元样条插值？
具体来说,我在一个规则间隔的三维网格上有一组标量数据,我需要在分散在整个域中的少量点进行插值.对于二维,我一直在使用scipy.interpolate.RectBivariateSpline,我实际上是在寻找三维数据的扩展.
我发现的N维插值例程还不够好:我更喜欢使用LinearNDInterpolator上的样条线来获得平滑度,而且我有太多的数据点(通常超过一百万),例如,径向基函数可以工作.
如果有人知道可以执行此操作的python库,或者我可以调用或移植的另一种语言,我真的很感激.
我有一个3D空间(x,y,z),每个点都有一个附加参数(能量),总共给出了4个数据维度.
我想找到一组x,y,z点,它们对应于通过在已知点之间插值找到的等能量表面.
空间网格具有恒定的间距并且完全围绕等能量表面,然而,它不占据立方体空间(网格占据大致圆柱形的空间)
速度并不重要,我可以将这个数字碾压一段时间.虽然我用Python和NumPy进行编码,但我可以在FORTRAN中编写部分代码.如果存在这样的库,我还可以包装现有的C/C++/FORTRAN库以供脚本使用.
到目前为止,我在网上(以及在数字食谱中)找到的所有示例和算法都没有4D数据.