在2-D陣列上使用插值函數

Question

我有一個1-D函數需要花費很多時間來計算大的2-D'x'值數組，因此使用SciPy工具創建插值函數然后使用它來計算y很容易，這將是快多了。 但是，我不能在具有1-D以上的數組上使用插值函數。

例：

# First, I create the interpolation function in the domain I want to work
x = np.arange(1, 100, 0.1)
f = exp(x) # a complicated function
f_int = sp.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline(x, f, k=2)

# Now, in the code I do that
x = [[13, ..., 1], [99, ..., 45], [33, ..., 98] ..., [15, ..., 65]]
y = f_int(x)
# Which I want that it returns y = [[f_int(13), ..., f_int(1)], ..., [f_int(15), ..., f_int(65)]]

但回報：

ValueError: object too deep for desired array

我知道我可以遍歷所有x成員，但我不知道這是否是更好的選擇...

謝謝！

編輯：

像這樣的功能也可以完成這項工作：

def vector_op(function, values):

    orig_shape = values.shape
    values = np.reshape(values, values.size)

    return np.reshape(function(values), orig_shape)

我試過np.vectorize但它太慢了......

Answer 1

如果f_int單維數據，則應平整輸入，將其輸入到插值器，然后重建原始形狀：

>>> x = np.arange(1, 100, 0.1)
>>> f = 2 * x # a simple function to see the results are good
>>> f_int = scipy.interpolate.InterpolatedUnivariateSpline(x, f, k=2)

>>> x = np.arange(25).reshape(5, 5) + 1
>>> x
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20],
       [21, 22, 23, 24, 25]])
>>> x_int = f_int(x.reshape(-1)).reshape(x.shape)
>>> x_int
array([[  2.,   4.,   6.,   8.,  10.],
       [ 12.,  14.,  16.,  18.,  20.],
       [ 22.,  24.,  26.,  28.,  30.],
       [ 32.,  34.,  36.,  38.,  40.],
       [ 42.,  44.,  46.,  48.,  50.]])

x.reshape(-1)執行展平，而.reshape(x.shape)將其返回到其原始形式。

Answer 2

我想你想在numpy中做一個矢量化函數：

#create some random test data
test = numpy.random.random((100,100))

#a normal python function that you want to apply
def myFunc(i):
    return np.exp(i)

#now vectorize the function so that it will work on numpy arrays
myVecFunc = np.vectorize(myFunc)

result = myVecFunc(test)

Answer 3

我會使用list comprehension和map的組合（可能有一種方法可以使用我缺少的兩個嵌套maps ）

In [24]: x
Out[24]: [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]

In [25]: [map(lambda a: a*0.1, x_val) for x_val in x]
Out[25]: 
[[0.1, 0.2, 0.30000000000000004],
 [0.1, 0.2, 0.30000000000000004],
 [0.1, 0.2, 0.30000000000000004]]

這僅用於說明目的....用你的函數f_int替換lambda a: a*0.1