我有几个值在同一个不规则网格上定义(x, y, z),我想插入到新网格上(x1, y1, z1).即,我有f(x, y, z), g(x, y, z), h(x, y, z),我想计算f(x1, y1, z1), g(x1, y1, z1), h(x1, y1, z1).
目前我正在使用这个scipy.interpolate.griddata并且效果很好.但是,因为我必须单独执行每个插值并且有很多点,所以它很慢,在计算中有很多重复(即找到哪些点最接近,设置网格等等).
有没有办法加快计算速度并减少重复计算？即沿着定义两个网格的线条,然后更改插值的值？
我有一个大的3d np.ndarray数据,表示以常规网格方式在卷上采样的物理变量(如数组[0,0,0]中的值表示物理坐标系中的值(0,0,0) )).
我想通过在粗网格中插入数据来获得更精细的网格间距.目前我正在使用scipy griddata线性插值,但它很慢(对于20x20x20阵列,约为90秒).为了我的目的,它有点过度设计,允许随机采样体积数据.有什么东西可以利用我的常规间隔数据,以及我想插入的只有一组有限的特定点吗？