我应该使用哪个 scipy 函数从矩形网格插值到二维规则间隔的矩形网格？

Question

我对python很陌生，我正在寻找最有效的pythonic方法来从一个网格插值到另一个网格。 原始网格是结构化网格（也使用规则或矩形网格），并且间距不均匀。 新网格是规则间隔的网格。两个网格都是二维的。现在可以使用线性插值之类的简单插值方法，将来我可以尝试不同的方法，例如双三次。

我知道有一些方法可以从不规则网格插入到规则网格，但是鉴于我的原始网格的规则结构，应该可以使用更有效的方法。

在 scipy 文档中搜索后，我发现 2 种方法似乎适合我的情况：scipy.interpolate.RegularGridInterpolator 和 scipy.interpolate.RectBivariateSpline。 我不明白这两个功能之间的区别，我应该使用哪一个？ 差异纯粹是插值方法吗？此外，虽然RegularGridInterpolator 中明确提到了原始网格的非均匀间距，但RectBivariateSpline doc 对此保持沉默。

谢谢，

安德烈亚

Answer 1

RectBivariateSpline

将您的网格想象成一个峡谷，其中高值是高峰，低值是低谷。双变量样条将尝试在该峡谷上放置一张薄板以进行插值。这仍然适用于不规则间隔的输入，只要您提供的 x 和 y 数组也是不规则间隔的，并且所有内容仍然位于矩形网格上。

RegularGridInterpolator

同样的峡谷，但现在我们将对周围的网格点进行线性插值以进行插值。我们假设输入数据是有规律的间隔以节省一些计算。听起来这对你不起作用。

现在呢？

这两个地图都是 2D-1D。听起来您有一个不规则的输入空间，但具有矩形间隔的样本点，以及一个具有规则间隔的样本点的输出空间。你可以试试 LinearNDInterpolator，因为你是 2D 的，它不会贵很多。

如果您尝试在两个 2D 事物之间插入映射，则需要进行两次插值，一个插值 (x1, y1) -> x2，另一个插值 (x1, y1) -> y2。

Vstacking 这些输出将为您提供输出空间中的点数组。

在给定不规则网格输入的情况下，我不知道在 scipy 中利用插值输出的预期结构更有效的方法。