将numpy数组值映射到散点

Question

我有一个Numpy数组，其大小（size_x，size_y）具有不同的值。这些值是一个高斯随机字段，并且给出了两个方向的大小。

此外，我有一个大小为（nr_points，2）的Numpy数组，其中包含一些二维坐标。 nr_points是此数组中给定的xy坐标的数量。

大小（size_x，size_y）与第二个数组中所有点的边界框不同。

如何有效缩放和将第一个数组的值映射到点？

这是所需任务的图形示意图。

Answer 1

将坐标值

• 归一化到字段数组的大小范围内，这很可能会产生 fractional （非整数）坐标。

  • scale = (field_array_size - 1) / (coord_max - coord_min)
    scaled_coords = coordinates * scale
    normed_coords = scaled_coords - scaled_coords_min
    

  • 坐标x值应缩放为字段数组x尺寸大小
  • y坐标值应缩放为字段数组y的尺寸大小

• 您只能使用整数对字段数组编制索引，因此有两种选择：

  • 将新坐标四舍五入到小数点后零位，然后转换为整数，然后将它们用作索引
  • 使用新坐标内插字段数组值