У меня есть регулярная сетка тренировочных значений (векторы x и y с соответствующими сетками xmesh и ymesh и известными значениями zmesh), но разбросанная/рваная/нерегулярная группа значений для интерполяции (векторы xI и yI, где нас интересует zI [0] = f(xI[0],yI[0]) ... zI[N-1] = f(xI[N-1],yI[N-1]).Эта интерполяция будет называться миллионами раз как часть проблемы оптимизации, поэтому производительность слишком важна, чтобы просто использовать метод, который создает сетку и берет трассировку.
До сих пор мне удалось найти одну функцию scipy.interpolate, которая близка к тому, что я хочу, функции Bpf. Однако, поскольку он рассказывает о разбросанных входных данных, я предполагаю, что он не имеет хорошей производительности, и я хотел бы протестировать его на сплайновых, линейных методах интерполяции и интерполяции ближайшего соседа, которые я понимаю лучше, и я ожидаю, что они будут быстрее. Все методы, реализующие их, которые я смог найти и которые используют обычные сетки в качестве обучающих данных (например, RectBivariateSpline ), также, по-видимому, требуют обычных сеток для интерполяции значений.
Надеюсь, этот код прояснит, о чем я прошу.
import numpy as np
import scipy as sp
import scipy.interpolate as interp
x = np.arange(0,2*np.pi,.1)
y = x
xmesh,ymesh = np.meshgrid(x,y)
zmesh = np.sin(xmesh)+np.cos(ymesh)
rbf = interp.Rbf(xmesh, ymesh, zmesh, epsilon=2)
xI = np.arange(0,np.pi,.05)
yI = xI
XI, YI = np.meshgrid(xI,yI)
# Notice how this is happy to take a vector or grid as input
zI = rbf(xI, yI)
ZI = rbf(XI,YI) # equiv. to zImesh
myspline = interp.RectBivariateSpline(x, y, zmesh)
# myspline takes vectors as input but makes them into meshes for evaluation
splineoutput = myspline(xI, yI)
# myspline returns ZI but I want zI
print(splineoutput)
print(ZI)
print(zI)
Могу ли я что-то сделать, чтобы использовать такую функцию, как RectBivariateSpline, но чтобы получить zI (вектор) вместо ZI (сетка)? Или, в качестве альтернативы, есть ли другое семейство функций, которое работает так, как я хочу, с альтернативными методами оптимизации, и если да, то что мне следует искать?
Просто краткое напоминание о том, что я ищу метод быстрой оптимизации с относительно большими массивами данных (более 20 000 записей), с небольшими расстояниями между точками сетки и с довольно гладкими данными. Я подозреваю, что есть хороший и простой способ сделать то, что мне нужно, с существующими библиотеками, но я не могу его найти. Спасибо вам за помощь.
