在Python中更改数据分辨率

Question

我有一组数据（存储在2D numpy数组中）代表同一问题的模拟。 但是，每个模拟都来自不同的模型，这会导致每个模型的分辨率不同。 例如，这些是模拟的一些尺寸：

1. 1159 x 1367
2. 144 x 157
3. 72 x 82
4. 446 x 500
5. 135 x 151

我想做的是将它们全部转换为相同的分辨率，例如，144 x 157.我相信我必须执行插值，但是，我不确定在Python中使用哪种方法。

我一直在读这些：

1. scipy.interpolate.griddata
2. scipy.ndimage.interpolation.zoom.html
3. scipy.interpolate.RegularGridInterpolator.html
4. scipy.ndimage.interpolation.map_coordinates.html

（3）和（4）似乎最适合这个问题，但是，我不确定如何使它们返回具有指定分辨率的新网格（2D）数据。

Answer 1

事实证明，我可以使用scipy.interpolate.RegularGridInterpolator.html解决它：

import numpy as np
import pylab as plt

from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator

def regrid(data, out_x, out_y):
    m = max(data.shape[0], data.shape[1])
    y = np.linspace(0, 1.0/m, data.shape[0])
    x = np.linspace(0, 1.0/m, data.shape[1])
    interpolating_function = RegularGridInterpolator((y, x), data)

    yv, xv = np.meshgrid(np.linspace(0, 1.0/m, out_y), np.linspace(0, 1.0/m, out_x))

    return interpolating_function((xv, yv))

输入：

输出：