[英]Interpolation for a 2D array
我想知道是否有一種方法可以使用與插補1D數組({np.interpolate})相同的原理在python中插補2D數組。
因此,我的目標是增加數組中的數據點數量([1000,20]到[1000,200] [Time_indexing,X])。
我正在尋找能夠做到這一點的功能。
A = np.array([[ 0.45717218, 0.44250104, 0.47812272, 0.49092173, 0.46002069],
[ 0.29829681, 0.26408021, 0.3709202 , 0.44823109, 0.49311853],
[ 0.05469835, 0.01048596, 0.17398291, 0.30088943, 0.39783137],
[-0.20463768, -0.24610673, -0.0713164 , 0.08406331, 0.22047102],
[-0.4074527 , -0.43573695, -0.31062521, -0.15750053, -0.00222392]])
這是一個[5,5]數組,我想使用0.01的間距對其進行插值,因此最終乘積應為[500,500]。
謝謝,
您可以使用interp2d :
from scipy.interpolate import interp2d
f = interp2d(np.arange(0,500,100), np.arange(0,500,100), A)
f(np.arange(500), np.arange(500))
輸出:
array([[ 0.45717218, 0.45702547, 0.45687876, ..., 0.46002069,
0.46002069, 0.46002069],
[ 0.45558343, 0.45543476, 0.45528609, ..., 0.46035167,
0.46035167, 0.46035167],
[ 0.45399467, 0.45384405, 0.45369343, ..., 0.46068265,
0.46068265, 0.46068265],
...,
[-0.4074527 , -0.40773554, -0.40801839, ..., -0.00222392,
-0.00222392, -0.00222392],
[-0.4074527 , -0.40773554, -0.40801839, ..., -0.00222392,
-0.00222392, -0.00222392],
[-0.4074527 , -0.40773554, -0.40801839, ..., -0.00222392,
-0.00222392, -0.00222392]])
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