Matplotlibを介してNumPyの griddata があることを認識していますが、 griddata3はありますか (同じ griddata がありますが、より高い次元の場合)?
言い換えれば、私は (x,y,z,d(x,y,z)) を持っています (x,y,z) は不規則なグリッドを形成し、d(x,y,z) は 3 つの変数のスカラー関数です. 元の (x,y,z) データの不均一性を処理できるある種の補間を使用して、(xi, yi, zi) ポイントの新しいセットに対して d(xi, yi, zi) を生成する必要があります。
最終的には、(xi, yi, zi, d(xi, yi, zi)) データを何らかの方法でサーフェスとしてレンダリングする必要がありますが、それは後で問題になります。また、d(.) 関数の分析形式もありません。私はちょうどそれのためのデータを持っています。
おそらくカットプレーンなどを使用することを除いて、3変数のスカラー関数の表面をどのようにレンダリングするつもりかわかりません。Mayavi (実際には Mayavi を動かすVTKenthought.mayavi.mlab.pipeline.delaunay3d ) は、 によって使用されるアルゴリズムのコアである を介して、効率的な Delaunay 三角形分割をサポートしていgriddata3ます。彼らが投稿した 2D サンプルコードを参照してください。1 つの次元を追加するだけです (delaunay3d代わりに使用してください)。サーフェスのレンダリングに使用される補間値を明示的に取得する方法はわかりませんが、Mayavi を介してサンプリングする方法があるかもしれません。ドキュメントを掘り下げるか、Enthought メーリング リストの 1 つで質問することができます。
あるいは、NCAR natgridライブラリの C 関数の 1 つ、つまりdsgrid3dが役立つ場合があります。matplotlib ツールキットとして実装された部分ラッパーがあります。
SciPy 0.9 (現時点では最初のベータ版が出ています) には、N 次元データを処理できる新しいgriddata関数があります。