假设我有一个 N 维数组ar。ar.shape=(n1,...,nN)是否有允许以ar基本原理指数进行评估的 python 模块？
作为一个例子，让我们假设：ar.shape=(3,4,5). 然后我正在寻找f执行此操作的函数：result=f(ar,[2.3,1.5,3.4])
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来自 scipy 文档：：scipy.interpolate.griddata插入非结构化 N 维数据。
于 2013-01-25T12:10:27.760 回答
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scipy.ndimage.map_coordinates快速简单；请参阅multivariate-spline-interpolation-in-python-scipy
下的清晰 2d 示例
。
（map_coordinates( ... order=1 )这就是你所要求的
——2d 中的Bilinear_interpolation，3d 中的三线性 ...
order=0是最近的网格点，order=2或者 3 看 (order+1)^d 点——更慢更平滑。）
补充：您可能知道，numpy 将浮点索引向下舍入为整数：
A = np.eye( 3 )
print A[ 0.1, 0.9 ], A[ 1.1, 2.9 ]
于 2013-02-21T16:08:31.780 回答