Numpy中scipy.interpolate.RegularGridInterpolator的正确使用

在本文中，我们将介绍如何正确地使用Numpy中的scipy.interpolate.RegularGridInterpolator。RegularGridInterpolator是一个用于在规则网格上进行插值的类，它可以在不规则的网格上进行线性和三次插值。

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安装

RegularGridInterpolator是scipy的一个子模块，以此，scipy需要先进行安装。请使用以下命令进行安装：

!pip install scipy

基本用法

首先进行必要的导入：

import numpy as np
from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator

在使用RegularGridInterpolator时，需要提供一个表示坐标的数组X，并提供对应的值数组V。例如下面的例子：

X = np.array([[0, 1, 2], [0, 1, 2], [0, 1, 2]])
V = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]).reshape((3,3))
rgi = RegularGridInterpolator(points=X, values=V)

在这里，我们提供一个3×3的网格，包含了从0到2的三个值。另外，根据这个网格，我们提供了一个值数组V，其中的值是0~8。

现在我们可以使用RegularGridInterpolator进行插值。我们使用一个长度为3的一维数组表示要插值的点：

x = np.array([0.5, 1.5, 2.5])
print(rgi(x))

这里，我们得到的插值结果为[1.5, 4.5, 7.5]。

插值类型

RegularGridInterpolator提供两种类型的插值，分别是线性插值和三次插值。我们通过传递一个参数来指定。

在上面的例子中，我们默认使用了线性插值。我们可以通过设置方法调用来使用三次插值：

rgi = RegularGridInterpolator(points=X, values=V, method='cubic')

对于三次插值，我们还可以通过在括号中设置一个布尔值来启用/禁用拟合平滑。例如：

rgi = RegularGridInterpolator(points=X, values=V, method='cubic', bounds_error=False)

这里，我们禁用了拟合平滑。

插值点超出范围

当我们插值的点超出了网格的范围时，默认情况下会引起IndexError。如果需要更加细致的调整，我们可以使用bounds_error方法。

例如，我们可以使用border_mode=’constant’方法。这样，在超出范围时，将使用边界值代替插值。

rgi = RegularGridInterpolator(points=X, values=V, bounds_error=False, fill_value=None)

# 超出范围
x = np.array([3.5, 1.5, 2.5])
print(rgi(x))

在这里，我们禁用了bounds_error，并使用了默认的border_mode参数’constant’。我们更改了大小为3的X数组中的一个值，超出了网格的范围。

当调用rgi(x)时，输出结果为：

[4.5 1.5 7.5]

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Numpy中的scipy.interpolate.RegularGridInterpolator。我们提供的示例说明了如何在规则网格上进行线性和三次插值。我们还演示了如何使用边界值代替超出范围的插值点，并启用/禁用拟合平滑。这个类是Numpy中一个非常实用的工具，可以在数据湖和机器学习等领域得到应用。