Question

我需要你的好建议。我有一个hdf5文件，我可以用python读取文件。 h5文件包含大量数据，这些都是电位值（取决于位置（x，y，z））。我还可以通过使用RegularGridInterpolator插入3D常规网格数据。现在，我的问题是：如何将我的h5文件数据定义为x，y，z的函数，以便它能够更新a_1（x，y，z）和a_2（x，y，z）。我的代码中的。值。这是我的h5文件的链接：https://drive.google.com/open?id=1OFIg7pjfpfjq3Vnvqaj2uyCFjiTwZ9QK

我的代码：

TypeError

Answer 1

我会尽力帮助。您的问题与scipy RegularGridInterpolator()有关，而不是HDF5。 HDF5只是一个数据源。我建议您在使用HDF5之前先通过scipy示例进行工作。它显示了插值功能如何定义和使用网格坐标和值。

我查看了您的HDF5文件（k.h5）。它只有一个在网格点处具有潜在值的数据集。它在网格点（x，y，z值）没有坐标。您在代码中用以下几行定义了x，y，z坐标：

x = np.linspace(-160, 160, 64)
y = np.linspace(-160, 160, 64)
z = np.linspace(-160, 160, 64)

通常将坐标和值存储在一起。在执行此操作时，您可以将任何x，y，z坐标与这些网格值关联。那是你的意图吗？

我重新编写了代码的第一部分，以内插一些值。见下文。我对np.gradient()不熟悉，所以在那部分上无济于事。
对RegularGridInterpolator()（和返回值）的第一次调用是使用您在上面提供的x，y，z值完成的。对RegularGridInterpolator()（和返回值）的第二次调用是针对数据集的角坐标（第一个/最后一个值）完成的。它确认内插器返回“正确答案”。

更新代码以插值：

import numpy as np
from numpy import gradient
import h5py
#import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator

f = h5py.File('k.h5', 'r') 
list(f.keys())
dset = f[u'data'][:,:,:]
print ('dset.shape=', dset.shape)
print ('dset.first/last=', dset[0,0,0], dset[-1,-1,-1])

x = np.linspace(-160, 160, 64)
y = np.linspace(-160, 160, 64)
z = np.linspace(-160, 160, 64)

my_interpolating_function = RegularGridInterpolator((x, y, z), dset)

pts = np.array([100, 5, -10])
print ('pts=', pts)
vals_at_pts = my_interpolating_function(pts)
print ('vals_at_pts=', vals_at_pts)

pts = np.array([[-160, -160, -160], [160, 160, 160]])
print ('pts=', pts)
vals_at_pts = my_interpolating_function(pts)
print ('vals_at_pts=', vals_at_pts)

输出：

dset.shape= (64, 64, 64)
dset.first/last= -2.386316671021661e-05 -2.966368162003158e-05
pts= [100   5 -10]
vals_at_pts= [-3.0528203e-07]
pts= [[-160 -160 -160]  [ 160  160  160]]
vals_at_pts= [-2.38631667e-05 -2.96636816e-05]

如何将hdf5文件定义为某些因变量的函数？

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