用numpy和或scipy插入3D体积

Question

我非常沮丧，因为几个小时后，我似乎无法在python中执行看似简单的3D插值。在Matlab中，我要做的就是

Vi = interp3(x,y,z,V,xi,yi,zi)

使用scipy的ndimage.map_coordinate或其他numpy方法的确切含义是什么？

谢谢

Answer 1

在scipy
0.14或更高版本中，有一个scipy.interpolate.RegularGridInterpolator非常相似的新功能interp3。

MATLAB命令Vi = interp3(x,y,z,V,xi,yi,zi)将转换为以下内容：

from numpy import array
from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator as rgi
my_interpolating_function = rgi((x,y,z), V)
Vi = my_interpolating_function(array([xi,yi,zi]).T)

这是一个完整的例子，展示了两者。它将帮助您了解确切的区别…

MATLAB代码：

x = linspace(1,4,11);
y = linspace(4,7,22);
z = linspace(7,9,33);
V = zeros(22,11,33);
for i=1:11
    for j=1:22
        for k=1:33
            V(j,i,k) = 100*x(i) + 10*y(j) + z(k);
        end
    end
end
xq = [2,3];
yq = [6,5];
zq = [8,7];
Vi = interp3(x,y,z,V,xq,yq,zq);

结果就是Vi=[268 357]这两个点(2,6,8)和的值(3,5,7)。

短代码：

from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator
from numpy import linspace, zeros, array
x = linspace(1,4,11)
y = linspace(4,7,22)
z = linspace(7,9,33)
V = zeros((11,22,33))
for i in range(11):
    for j in range(22):
        for k in range(33):
            V[i,j,k] = 100*x[i] + 10*y[j] + z[k]
fn = RegularGridInterpolator((x,y,z), V)
pts = array([[2,6,8],[3,5,7]])
print(fn(pts))

再次是[268,357]。因此，您会看到一些细微的差异：Scipy使用x，y，z索引顺序，而MATLAB使用y，x，z（奇怪）；在Scipy中，您可以在一个单独的步骤中定义一个函数，当您调用它时，坐标会按照（x1，y1，z1），（x2，y2，z2），…分组，而matlab使用（x1，x2
,. ），（y1，y2，…），（z1，z2，…）。

除此之外，两者相似并且易于使用。