如何解開用的GridData

插我有插在網格的功能與scipy.interpolate.griddata像這樣如何解開用的GridData

interpolated_quantity = scipy.interpolate.griddata(old_points, old_array, grid_x, grid_y, grid_z, method='nearest')

我想要做的是轉換有一組4 1-d陣列的數據：3每個單元的位置以及每個單元中對應值爲interpolated quantity的位置。

到目前爲止，我使用的是非常緩慢的，耗時的操作：

arrays={} 

base_gridx = linspace(xmin,xmax,abs(ngridx)+1) 
base_gridy = linspace(ymin,ymax,abs(ngridy)+1) 
base_gridz = linspace(zmin,zmax,abs(ngridz)+1) 
cx = (base_gridx[1:]+base_gridx[:-1])/2. 
cy = (base_gridy[1:]+base_gridy[:-1])/2. 
cz = (base_gridz[1:]+base_gridz[:-1])/2. 

data_len = len(cx)*len(cy)*len(cz) 

for ii in arange(0,len(cx)): 
    for jj in arange(0,len(cy)): 
    for kk in arange(0,len(cz)): 
     arrays["x"].append(cx[ii]) 
     arrays["y"].append(cy[jj]) 
     arrays["z"].append(cz[kk]) 
     arrays["prop"].append(interpolated quantity[ii][jj][kk])

這工作，但它只是需要大量的時間。你認爲可能有更快的方法來做到這一點？也許使用ravel？

來源

2014-02-26 Brian

它就像你所建議的那樣簡單。四個陣列是：

grid_x.ravel() 
grid_y.ravel() 
grid_z.ravel() 
interpolated_quantity.ravel()

來源

2014-02-27 19:36:01

如何解開用的GridData

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