插值大數據Python

我正在研究一個使用NumPy和SciPy的Python項目。我有以下幾點：插值大數據Python

x = numpy.arange(-5,5,0.01) 
y = numpy.arange(-5,5,0.01)

我也有x功能和y這樣

# fxy = function of x and y in a grid 
# fxy.shape = (y.shape[0], x.shape[0])

我想插fxy這樣，我都不得不x並且是0.0001函數值y點或0.001分開，即我要評估功能fxy在

finer_x = numpy.arange(-5,5,0.0001) 
finer_y = numpy.arange(-5,5,0.0001) 

# finer_fxy = function of finer_x and finer_y in a grid 
# finer_fxy.shape = (finer_y.shape[0], finer_x.shape[0])

我一直在試圖使用bisplrep和interp2d功能scipy.interpolate但我分別使用了這些功能得到

File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/interpolate/fitpack.py", line 873, in bisplrep 
tx,ty,nxest,nyest,wrk,lwrk1,lwrk2) 
MemoryError

和

OverflowError: Too many data points to interpolate

。創建插值數據的最佳方法是什麼？

來源

2012-09-03 eqb

是班級工作嗎？如果是，則添加作業標籤 – Curious

如果'finer_fxy'存儲在可能默認的'float64'中，則需要大約64 GiB的內存;毫不奇怪，你正在耗盡。如果你願意插入.001，而不是一個演出，這是更合理。 – Dougal

不是功課/作業。實際上，對我而言，0.001是可以接受的。 – eqb

很明顯，你在NumPy板上放了太多點，很抱歉聽到這個消息。

我的建議是首先繪製您的數據，找到相對線性的區域，然後跳過它們。也就是說，嘗試將你的數組分解成不同的區域，並執行分段插值。

來源

2012-09-03 18:03:56

我會試試這個。謝謝！我在之前的一篇SO文章中讀到類似的東西，想知道如果我在嘗試之前錯過了某些東西。 – eqb

臨界點將巧妙分解您的數據。例如，如果在給定的時間間隔'[a：b]'上看到一些線性趨勢，則可能需要考慮中點'（a + b）/ 2'前面的一個間隔，以及......之後的一個間隔...... –

您的數據在常規網格上：嘗試使用RectBivariateSpline。

bisplrep/interp2d用於分散數據。

來源

2012-09-13 20:00:39

插值大數據Python

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