我有一组格点，想用双线性插值，但是不知道哪个函数提供了这个方法？

试着用了一下interp2d这个函数，但并不是想要的结果。

比如令数组 a 为：

［［100， 10， 100］

    [100， 10， 10]

    ［100， 10， 100］］

x = np.arange(3)

y = np.arange(3)

f = interp2d(x, y, a, kind = 'linear')

f(1.5, 1)打印出来的结果会是-11.6，而我希望的结果是10。是我哪个地方错了，还是这个函数在进行线性插值的时候考虑勒整个数组，而不仅仅是周围4个点？要怎样才能达到双线性插值的效果呢？

我用的暂时还是scipy 0.8， 0.9里面有的一个griddata函数还没有试过。

谢谢！

from scipy import interpolate

import numpy as np

a = np.array([[100.0, 10, 100],

[100, 10, 10],

[100, 10, 100]])

x, y = np.mgrid[:3,:3]

f = interpolate.interp2d(x, y, a, kind="linear")

print f(1.5, 1)

二维插值的用法在书中有介绍，x和y应该是用mgrid产生二维数组。

RY老师，那如果x和y是像我那样取值的话得到的结果是什么意思呢？我是看scipy的文档上说：

x, y : 1D arrays

Arrays defining the coordinates of a 2D grid. If the points lie on a regular grid, x can specify the column coordinates and y the row coordinates, for example:

x = [0,1,2]; y = [0,3,7]

otherwise x and y must specify the full coordinates, for example:

x = [0,1,2,0,1,2,0,1,2]; y = [0,0,0,3,3,3,7,7,7]

 

所以我觉得我那个数据是规则格点，我想写成那样应该可以吧，但是得出来的结果不一样。

还有就是书上说：interp2d 类只能对等间距的网格形状的取样值进行插值运算。那这里这个例子的 y 应该不算等间距吧？

前面我的程序有问题，应该是

y,x = np.mgrid[:3,:3]

结果和你的一样。因此interp2d不是简单的双线性插值。

我查了一下，双线性插值可以用ndimage模块中的map_coordinates

from scipy.ndimage.interpolation import map_coordinates

import numpy as np

a = np.array([[100.0, 10, 100],

[100, 10, 10],

[100, 10, 100]])

print map_coordinates(a, [[1.5],[1]], order=1)

map_coordinates的第二个参数是一个有两个元素的列表，其中每个元素都是一个列表，分别给出第0轴和第1轴的坐标。因此上面的例子是第0轴在1.5，第1轴在1的位置的值。

下面的程序对原始数据进行双线性插值，并显示结果图像：

from scipy.ndimage.interpolation import map_coordinates

import numpy as np

a = np.array([[100.0, 10, 100],

[100, 10, 10],

[100, 10, 100]])

x,y = np.mgrid[:2:100j,:2:100j]

z = map_coordinates(a,[x.flatten(),y.flatten()], order=1)

z = z.reshape(100,-1)

import pylab as pl

pl.imshow(z)

pl.show()

好的，明白了，谢谢！这种函数居然都能让您给找到。。。