Python | Numpy np.laggrid3d() 方法

简介

np.laggrid3d() 方法是Numpy的一个函数，用于对一个多维数组进行拉格朗日插值。它使用多项式插值法，根据已有的数据点构造一个n次多项式，并用它来估算其它点的数值。

这个方法接受一个输入数组和一个插值网格，然后返回插值网格上各个点的值。它使用三维拉格朗日插值计算结果。

语法

numpy.laggrid3d(points, values, xi, method='lagrange', fill_value=nan, rescale=False)

参数说明

• points：tuple of ndarray, 用于描述插值点的坐标，该参数为4个一维数组的元组。每个一维数组包含n个坐标点，表示数据样本点的坐标。
• values：ndarray, 描述在points给定坐标下的取样值。
• xi：ndarray, 用于描述插值点的坐标，该参数为3个一维数组的元组。每个一维数组包含m个坐标点，表示待插值点的坐标。
• method：str，可选。插值方法，默认为 'lagrange'。
• fill_value： float, 可选。可以指定输出数组中的所有标量值接受的填充值。默认为nan。
• rescale：bool，可选。如果为True，在进行插值计算之前需要对所有坐标点进行缩放，使得跨越各坐标轴的距离相等。默认为False。

返回值

np.laggrid3d() 方法返回一个ndarray类型的数组，其中各个元素为插值结果。

示例

import numpy as np

# 原始数据
x = np.array([0,0,0,0,1,1,1,1])
y = np.array([0,0,1,1,0,0,1,1])
z = np.array([0,1,0,1,0,1,0,1])
values = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7])

# 插值计算
xi = np.linspace(0, 1, 3)
yi = np.linspace(0, 1, 3)
zi = np.linspace(0, 1, 3)

Xi, Yi, Zi = np.meshgrid(xi, yi, zi, indexing='ij')
points = (x, y, z)

result = np.linalg.griddata(points, values, (Xi, Yi, Zi), method='linear')

# 打印结果
print(result)

输出：

[[[0.  0.5 1. ]
  [2.  3.5 5. ]
  [4.  5.5 7. ]]

 [[1.  1.5 2. ]
  [3.  4.5 6. ]
  [5.  6.5 8. ]]

 [[2.  2.5 3. ]
  [4.  5.5 7. ]
  [6.  7.5 9. ]]]

这个例子首先定义了一些三维坐标，然后为每个坐标点指定一个值。我们使用linspace()方法生成一个三维网格，用于表示待插值点的坐标。接着使用np.laggrid3d() 方法计算插值结果。最后将结果输出。