Question

我对i & (1 << j)的参数顺序感到困惑。我正在读取一组2D数据，其沿X轴具有343个值，沿Y轴具有373个值。读取数据的例程以“正确”的意义返回它，这样当我绘制matplotlib时，我得到一个具有正确物理方向的地图。它还返回343个元素的数组中的X值和373个元素的数组中的Y值，这是有意义的。

RectBivariateSpline的scipy文档给出的参数为：

RectBivariateSpline

然而，当我执行

时

scipy.interpolate.RectBivariateSpline(x, y, z)

我收到此错误：

spln = scipy.interpolate.RectBivariateSpline(xval, yval, zval)

我可以通过执行

删除错误

TypeError: x dimension of z must have same number of elements as x

但是现在x和y的值是错误的方式（至少在物理意义上）。这是否意味着spln = scipy.interpolate.RectBivariateSpline(yval, xval, zval)的{{1}}参数是指数据集的第一个数据维度而不是物理x维度？我习惯于使用Fortran式排序的数据，这可能没有帮助。

在回答hpaulj的评论时，各种数组的形状是： xval（343，） yval（373，） zval（373,343）

我认为问题在于我在'xy'和'ij'排序之间感到困惑。 Matpoltlib似乎使用'xy'排序，所以我想在使用scipy进行插值时我需要小心转置ZVAL数组

Answer 1

向我们展示xval.shape，yval.shape和zval.shape

的值

早期RectBivariateSpline代码确实：

    x, y = ravel(x), ravel(y)
    ....
    if not x.size == z.shape[0]:
        raise TypeError('x dimension of z must have same number of '
                        'elements as x')
    if not y.size == z.shape[1]:
        raise TypeError('y dimension of z must have same number of '
                        'elements as y')

因此rows（第一维）z的数量必须与x中的元素数相匹配。

当您显示二维数组时，行是第一维，沿着页面向下，第二列是第二维。但是在情节中，我们经常期望第一个轴x穿过页面。

np.meshgrid可让您指定：

indexing : {'xy', 'ij'}, optional
    Cartesian ('xy', default) or matrix ('ij') indexing of output.
    See Notes for more details.

＆＃39; xy＆＃39;之间的区别索引和＆＃39; ij＆＃39;索引可能会使您感到困惑。此Spline课程正在使用＆＃39; ij＆＃39;样。

切换x和y的替代方法是使用z，z.T的转置。请记住，插值点遵循相同的排序规则。

简单示例

In [30]: x=np.arange(10)

In [31]: y=np.arange(15)

In [32]: z=x[:,None]*y[None,:]

In [33]: S=interpolate.RectBivariateSpline(x,y,z)

In [34]: S([1,2,3],[4,5,6])
Out[34]: 
array([[  4.,   5.,   6.],
       [  8.,  10.,  12.],
       [ 12.,  15.,  18.]])

对比meshgrid中的xy v ij：

In [37]: np.meshgrid(x,y)[0].shape
Out[37]: (15, 10)

In [38]: np.meshgrid(x,y,indexing='ij')[0].shape
Out[38]: (10, 15)

z可以从ij网格构建。

X,Y=np.meshgrid(x,y,indexing='ij')
Z = X*Y

使用RectBivariateSpline对（x，y）顺序感到困惑

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