使用numpy在3D空间中插值

Question

我想知道在3D空间中是否存在插值功能。 比如说我有一个带有x，y，z坐标的矩阵。 有没有一种方法可以插值并计算给定x和y的z坐标。 例如：

A=[1,3,5,
   2,3,4
   4,4,8
   3,4,5]

而且我需要在x = 3 y = 3,5时计算z坐标

Answer 1

是的， scipy.interpolate提供用于在预先计算的网格上进行插值的函数，以及公开__call(x)__函数以按需计算值的对象的函数

考虑以下示例

import numpy as np
from scipy import interpolate

A=[1,3,5,
   2,3,4,
   4,4,8,
   3,4,5]
xs = A[0::3]
ys = A[1::3]
zs = A[2::3]

points=np.zeros((len(xs),2))
values=np.zeros((len(xs)))
points[:,0] = xs
points[:,1] = ys
values[:] = zs

interpolator = interpolate.CloughTocher2DInterpolator(points,values)
z = interpolator(3,3.5)
print(z)

此代码应输出值

5.489419430226453

它首先将n * 3值的输入列表转换为三个numpy数组xs，ys和zs。 然后使用上一阶段创建的points和values数组创建插值器对象。