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两个值之间的线性插值相当简单：

def lerp(v, d):
    return v[0] * (1 - d) + v[1] * d

print lerp(np.array([3, 5]), 0.75)
> 4.5

让我们将其推广到任意形状的张量 (2, 2, ...)，即：

def lerp(v, d):
    assert len(v.shape) >= 1 and d.shape == (len(v.shape),)
    if len(v.shape) == 1:
        assert v.shape[0] == 2
        dd = np.array([1 - d[0], d[0]], dtype=v.dtype)
        return sum(v * dd)
    else:
        v = [lerp(submatrix, d[1:]) for submatrix in v]
        return lerp(np.array(v), d[:1])

assert lerp(np.array([3.0, 4.0]), np.array([0.75])) == 3.75
assert lerp(
    np.array(xrange(8), dtype='float64').reshape((2,2,2)),
    np.array([0.25, 0.5, 0.75])
) == 2.75

它在每个值都是标量时起作用，但在单个值是张量并且形状不像上面的断言时不起作用。例如：

assert all(lerp(
    np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]),
    np.array([0.75])
) == np.array([ 2.5,  3.5]))

如何使用纯 numpy、没有 python 递归、使用数组索引等来实现它，以便它也适用于张量值？有什么 numpy 功能吗？

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