파이썬으로 불규칙한 (x, y, z) 격자를위한 4D 보간

Question

(x, y, z, V) 형태로 제공되는 데이터가 있습니다. 여기서 x, y, z는 거리이고 V는 습기입니다. this 및 this 유용한 게시물과 같은 파이썬 보간에 대해 StackOverflow에서 많이 읽었지만, 모두는 x, y, z의 일반 그리드에 관한 것이 었습니다. 즉 x의 모든 값은 y의 모든 점과 모든 점 z에 똑같이 기여합니다. 반면에, 요점은 격자가 일정하지 않은 3D 유한 요소 격자 (아래)와 같습니다.

두는 그들 (3 차원 예에서) 다음 cartcoord = zip(x, y) scipy.interpolate.LinearNDInterpolator(cartcoord, z) 같은 것을 사용 별도 NumPy와 배열로 X, Y, Z의 각각의 정의 소식 1 및 2을 언급했다. 3D 그리드가 규칙적이지 않기 때문에 각 포인트가 다른 포인트에 기여하지 않기 때문에 이러한 접근 방법을 반복 할 때 많은 null 값을 발견하고 많은 오류가 발생합니다. 여기

는 [x, y, z, V]

data = [[27.827, 18.530, -30.417, 0.205] , [24.002, 17.759, -24.782, 0.197] , 
[22.145, 13.687, -33.282, 0.204] , [17.627, 18.224, -25.197, 0.197] , 
[29.018, 18.841, -38.761, 0.212] , [24.834, 20.538, -33.012, 0.208] , 
[26.232, 22.327, -27.735, 0.204] , [23.017, 23.037, -29.230, 0.205] , 
[28.761, 21.565, -31.586, 0.211] , [26.263, 23.686, -32.766, 0.215]] 

내가 보간 값 (25, 20, -30)

내가 그것을 어떻게 얻을 수있는 포인트의 V를 얻으려면의 형태로 10 샘플 포인트입니까?

Answer 1

답변을 찾았으며 StackOverflow 독자를 위해 게시했습니다.

1- 수입 : 다음

import numpy as np 
from scipy.interpolate import griddata 
from scipy.interpolate import LinearNDInterpolator 

2- 데이터를 준비 :

# put the available x,y,z data as a numpy array 
points = np.array([ 
     [ 27.827, 18.53 , -30.417], [ 24.002, 17.759, -24.782], 
     [ 22.145, 13.687, -33.282], [ 17.627, 18.224, -25.197], 
     [ 29.018, 18.841, -38.761], [ 24.834, 20.538, -33.012], 
     [ 26.232, 22.327, -27.735], [ 23.017, 23.037, -29.23 ], 
     [ 28.761, 21.565, -31.586], [ 26.263, 23.686, -32.766]]) 
# and put the moisture corresponding data values in a separate array: 
values = np.array([0.205, 0.197, 0.204, 0.197, 0.212, 
        0.208, 0.204, 0.205, 0.211, 0.215]) 
# Finally, put the desired point/points you want to interpolate over 
request = np.array([[25, 20, -30], [27, 20, -32]]) 

-3- 얻을 코드의 마지막 라인을 작성을 다음과 같이

방법은 보간 된 값

방법 1, usi NG griddata

print griddata(points, values, request) 
# OUTPUT: array([ 0.20448536, 0.20782028]) 

방법 2, LinearNDInterpolator

# First, define an interpolator function 
linInter= LinearNDInterpolator(points, values) 

# Then, apply the function to one or more points 
print linInter(np.array([[25, 20, -30]])) 
print linInter(xi) 
# OUTPUT: [0.20448536 0.20782028] 
# I think you may use it with python map or pandas.apply as well 

희망이 혜택 모두를 사용하여.

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