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向量值多元函数中的插值

2023-11-27

在Python中，我试图构建一个在多维（5+）参数空间中插入向量值数据的例程。即我有一个函数，它接受多个输入变量并返回多个输出变量。目前，向量的每个元素都有一个调用。数据位于列式文件中，因此我使用以下命令检索它

import numpy
[x_data,y_data,f1_data,f2_data] = numpy.loadtxt('data',unpack=True)

然后，我使用 SciPy 的函数实例化各个插值器，例如

from scipy import interpolate
f1 = interpolate.LinearNDInterpolator((x_data,y_data),f1_data)
f2 = interpolate.LinearNDInterpolator((x_data,y_data),f2_data)
...

现在，当我进行插值调用时，我必须对每个值进行插值f1, f2等等，尽管实际上它应该可以作为一项操作来实现。我猜测进行 1 次插值应该比进行 5 次或更多插值更快。

有没有办法构建向量（或数组）值插值器？

我尝试用构建插值器

f = interpolate.LinearNDInterpolator((x_data,y_data),(f1_data,f2_data,...))

但它返回错误

ValueError：不同数量的值和点

我也读过这个问题和答案但它是关于标量的向量值函数，显然可以通过interp1d.


scipy.interpolate.LinearNDInterpolator期望以行优先顺序接收其数据：例如在您的情况下，第一个参数需要是一个对的数组，而不是一对数组。由于您在加载数据时转置了数据，因此在将其传递给LinearNDInterpolator。尝试类似的方法：

points = numpy.array((x, y)).T
values = numpy.array((f1, f2)).T
f = interpolate.LinearNDInterpolator(points, values)
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python

interpolation

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