3D分散数据的python / Scipy插值

问题描述

我想使用python实现3D分散数据的插值。

例如

z [0,0] = 1，z [0,4] = 2，z [2,2] = 4，z [4,0] = 3，z [4,4] = 2（X like具有z值的结构化2D向量）

并插值这些数据，以便 我可以在（x，y）坐标之间得出z值，例如z [1,2]，z [2,3]，z [1,1]，...等。

我像下面使用scipy和numpy进行编码，但我猜使用numpy.empty（（5,5））不适合我的目的，因为numpy.empty（）添加了无关紧要的值。而且我只想插值5分。

from scipy import interpolate
import numpy as np
x = np.linspace(0,4,5)
y = np.linspace(0,5)
xx,yy=np.meshgrid(x,y)
z = np.empty((5,5)) # I think this is wrong
z[0,0] = 1,z[0,4] =2,z[2,2]=4,z[4,0]=3,4]= 2 

f = interpolate.interp2d(x,y,z,kind='linear')

xt = np.linspace(0,10)
yt = np.linspace(0,10)
xxt,yyt = np.meshgrid(xt,yt)
ct = f(xt,yt)

我的预期输出是2D 5x5（或更大的区域，例如7x7、9x9等）数组的值，这是对5个常数点进行插值的结果。 你能帮我吗？

解决方法

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