如何在更精细、均匀间距的网格上有效地插入 3D 阵列？答案

【问题标题】：How to efficiently interpolate a 3D array on a finer, uniformed-spacing grid?如何在更精细、均匀间距的网格上有效地插入 3D 阵列？
【发布时间】：2020-07-01 17:07:22
【问题描述】：

我有一个 3D 数组，并希望将其插入到更高分辨率的网格中。 3D 阵列定义在具有均匀间距的规则网格上。插值也在均匀间距的规则网格上。步长为2^(-n), n=0,1,2,3 ...。插值应该是线性的或更高阶的 Bspline。例如，3D 数组 a 的大小为 (3,3,5)，插值网格的步长为 (0.5, 0.5, 0.5)(n=1)。那么插值网格定义为

x=np.linspace(0,2,num=5) # 3/0.5-1 = 5
y=np.linspace(0,2,num=5) # 3/0.5-1 = 5
z=np.linspace(0,4,num=9) # 5/0.5-1 = 9
xx, yy, zz = np.meshgrid(x, y, z, sparse=True)

那么输出数组的大小应该是 (5,5,9)。 scipy 或 numpy 中的哪个插值函数可以以最有效的方式完成这项工作？

【问题讨论】：

你看过来自 scipy 的 many interpolation options 吗？
是的，但是我找不到规则的偶数网格到 3D 数组的规则偶数网格。我见过有 RegularGridInterpolator 和 map_coordinates，但它们旨在解决更普遍的问题。
scipy.interpolate.interpn 在任意维度的规则网格上插值
@David 我看过 interpn 函数，但找不到一个很好的例子。能否举个例子说明如何使用？
stackoverflow.com/questions/39332053/…

标签： python numpy scipy interpolation

【解决方案1】：

我发现缩放是最有效的功能。看看吧：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.ndimage.zoom.html

【讨论】：