我有一组数据(存储在2D numpy数组中)代表同一问题的模拟。但是,每个模拟都来自不同的模型,这会导致每个模型的分辨率不同。例如,这些是模拟的一些尺寸:
我想做的是将它们全部转换为相同的分辨率,例如144 x 157.我相信我必须执行插值,但是,我不确定在Python中使用哪种方法。
我一直在读这些:
(3)和(4)似乎最适合这个问题,但是,我不确定如何使它们返回具有指定分辨率的新网格(2D)数据。
答案 0 :(得分:3)
事实证明我可以使用scipy.interpolate.RegularGridInterpolator.html来解决它:
import numpy as np
import pylab as plt
from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator
def regrid(data, out_x, out_y):
m = max(data.shape[0], data.shape[1])
y = np.linspace(0, 1.0/m, data.shape[0])
x = np.linspace(0, 1.0/m, data.shape[1])
interpolating_function = RegularGridInterpolator((y, x), data)
yv, xv = np.meshgrid(np.linspace(0, 1.0/m, out_y), np.linspace(0, 1.0/m, out_x))
return interpolating_function((xv, yv))
<强>输入:强>
<强>输出:强>