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python - 从 `scipy.ndimage.map_coordinates` 输出向量/数组

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 05:28:11 57 4
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基本上,是否有可能让 scipy.ndimage.map_coordinates 返回一个多值结构,而不仅仅是一个标量?我希望能够插值一次以在一个点检索 5 个值,而不是必须插值 5 次。

这是我在 MWE 上的尝试,以证明该问题。我将从标量的 3D 插值开始。我现在不会在两点之间进行讨论,因为那不是重点。

import numpy as np
from scipy import ndimage
coords = np.array([[1.,1.,1.]])
a = np.arange(3*3*3).reshape(3,3,3)
ndimage.map_coordinates(a,coords.T) # array([13.])

现在,假设我希望 a 有成对的值,而不仅仅是一个。我的直觉是

a = np.arange(3*3*3*2).reshape(3,3,3,2)
a[1,1,1] # array([26.,27.])
ndimage.map_coordinates(a[:,:,:],coords.T) # I'd like array([26.,27.])

我得到的不是所需的输出,而是以下内容:

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
(...)/<ipython-input-84-77334fb7469f> in <module>()
----> 1 ndimage.map_coordinates(a[:,:,:],np.array([[1.,1.,1.]]).T)

/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/ndimage/interpolation.pyc in map_coordinates(input, coordinates, output, order, mode, cval, prefilter)
287 raise RuntimeError('input and output rank must be > 0')
288 if coordinates.shape[0] != input.ndim:
--> 289 raise RuntimeError('invalid shape for coordinate array')
290 mode = _extend_mode_to_code(mode)
291 if prefilter and order > 1:

RuntimeError: invalid shape for coordinate array

我找不到任何结构(acoords 等)的形状排列来给出我正在寻找的答案.此外,如果有比使用 map_coordinates 更好的方法来执行此操作,请继续。我认为 scipy.interpolate.interp1d 可能是要走的路,但我找不到任何文档或它可能做什么的暗示......

最佳答案

我认为这是不可能的。

但是张量积插值并不难:

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

def interpn(*args, **kw):
"""Interpolation on N-D.

ai = interpn(x, y, z, ..., a, xi, yi, zi, ...)
where the arrays x, y, z, ... define a rectangular grid
and a.shape == (len(x), len(y), len(z), ...)
"""
method = kw.pop('method', 'cubic')
if kw:
raise ValueError("Unknown arguments: " % kw.keys())
nd = (len(args)-1)//2
if len(args) != 2*nd+1:
raise ValueError("Wrong number of arguments")
q = args[:nd]
qi = args[nd+1:]
a = args[nd]
for j in range(nd):
a = interp1d(q[j], a, axis=j, kind=method)(qi[j])
return a

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 1, 6)
y = np.linspace(0, 1, 7)
k = np.array([0, 1])
z = np.cos(2*x[:,None,None] + k[None,None,:]) * np.sin(3*y[None,:,None])

xi = np.linspace(0, 1, 60)
yi = np.linspace(0, 1, 70)
zi = interpn(x, y, z, xi, yi, method='linear')

plt.subplot(221)
plt.imshow(z[:,:,0].T, interpolation='nearest')

plt.subplot(222)
plt.imshow(zi[:,:,0].T, interpolation='nearest')

plt.subplot(223)
plt.imshow(z[:,:,1].T, interpolation='nearest')

plt.subplot(224)
plt.imshow(zi[:,:,1].T, interpolation='nearest')

plt.show()

关于python - 从 `scipy.ndimage.map_coordinates` 输出向量/数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13333265/

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