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通常のグリッド方法でボリューム上でサンプリングされた物理変数を表すデータの大きな 3d np.ndarray があります (array[0,0,0] の値が物理座標 (0,0,0) の値を表すように) )))。

大まかなグリッドのデータを補間して、より細かいグリッド間隔に移動したいと思います。現時点では、scipy griddata 線形補間を使用していますが、かなり遅いです (20x20x20 配列で約 90 秒)。ボリューム データのランダム サンプリングを可能にするために、私の目的には少し過剰に設計されています。私の規則的な間隔のデータと、補間したい特定のポイントのセットが限られているという事実を利用できるものはありますか?

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ジョーによる素晴らしい答え。彼の提案に基づいて、regulargridパッケージを作成しました ( https://pypi.python.org/pypi/regulargrid/、ソースはhttps://github.com/JohannesBuchner/regulargrid ) 。

任意の座標スケールの非常に高速な scipy.ndimage.map_coordinates を介して、(ここで必要に応じて) n 次元デカルト グリッドのサポートを提供します。

于 2013-09-20T09:59:19.880 に答える