如何在 numpy / scipy 中获取插值数组值答案

【问题标题】：How to get interpolated array values in numpy / scipy如何在 numpy / scipy 中获取插值数组值
【发布时间】：2018-01-26 02:02:05
【问题描述】：

我想知道如何获得 3D 数组的插值。我正在尝试获取 3d 数组的例如位置的值：(1.4, 2.3, 4.2)。如何获得插值？

counterX = 1.5 
counterY = 1.5 
counterZ = 1.5 

for x in range(0, length)
    for y in range(0, length)
        for z in range(0, length)
            value = img[counterX, counterY, counterZ]
        counterZ = 0
    counterY = 0

counterX、counterY 和 counterZ 是浮点值而不是整数。但是我不能对它们进行 css int(...) 因为我的结果需要非常准确。因此我认为插值是最好的解决方案。

【问题讨论】：

标签： python numpy 3d scipy interpolation

【解决方案1】：

只需按照此处所述进行三线性插值： https://en.wikipedia.org/wiki/Trilinear_interpolation

对于您的示例，这将是：

C00 = (1,2,4)*0.6 + (2,2,4)*0.4
C01 = (1,3,4)*0.6 + (2,3,4)*0.4
C10 = (1,2,5)*0.6 + (2,2,5)*0.4
C11 = (1,3,5)*0.6 + (2,3,5)*0.4

C0 = C00*0.8 + C10*0.2
C1 = C01*0.8 + C11*0.2

C = C0*0.7 + C1*0.3

【讨论】：

【解决方案2】：

我不确定您的问题到底是什么。

您想根据一些观察值创建一个插值数组吗？然后我个人建议使用克里金模型，pyKriging 似乎可以做到这一点，但我个人从未使用过。

然后您可以创建一个函数（使用通过克里金法构建的预测模型），采用 3 个参数 counterX、counterY 和 counterZ，并仅评估任何位置的预测。

【讨论】：