を含む N 次元配列があるarとしar.shape=(n1,...,nN)ます。ar根拠インデックスで評価できる python モジュールはありますか?
例として、次のように仮定しますar.shape=(3,4,5)。次に、これを行う関数を探してfいます：result=f(ar,[2.3,1.5,3.4])
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scipy docs から: scipy.interpolate.griddata:構造化されていない N 次元データを補間します。
于 2013-01-25T12:10:27.760 に答える
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scipy.ndimage.map_coordinatesは高速で簡単です。multivariate-spline-interpolation-in-python-scipy の
下の明確な 2d の例を参照して
ください。
(map_coordinates( ... order=1 )あなたが求めるものです —
2d のBilinear_interpolation、3d の trilinear ...
order=0は最も近いグリッド ポイント、order=2または 3 は (order+1)^d ポイントを見て — 遅くて滑らかです。)
追加: ご存じのとおり、numpy は float インデックスを int に丸めます。
A = np.eye( 3 )
print A[ 0.1, 0.9 ], A[ 1.1, 2.9 ]
于 2013-02-21T16:08:31.780 に答える