我有一个代表某条线起点的 3x1 点向量和一个代表某条线终点的 3x1 点向量。我想沿着由这两个点连接的线对任意数量的点进行采样。
np.linspace 完全符合我的需要,但在一维中。有没有可以扩展到3维的类似功能?
谢谢
我有一个代表某条线起点的 3x1 点向量和一个代表某条线终点的 3x1 点向量。我想沿着由这两个点连接的线对任意数量的点进行采样。
np.linspace 完全符合我的需要,但在一维中。有没有可以扩展到3维的类似功能?
谢谢
我的插值建议:
In [664]: p1=np.array([0,1,2])
In [665]: p2=np.array([10,9,8])
In [666]: l1 = np.linspace(0,1,11)
In [667]: l1
Out[667]: array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ])
In [668]: p1+(p2-p1)*l1[:,None]
Out[668]:
array([[ 0. , 1. , 2. ],
[ 1. , 1.8, 2.6],
[ 2. , 2.6, 3.2],
[ 3. , 3.4, 3.8],
[ 4. , 4.2, 4.4],
[ 5. , 5. , 5. ],
[ 6. , 5.8, 5.6],
[ 7. , 6.6, 6.2],
[ 8. , 7.4, 6.8],
[ 9. , 8.2, 7.4],
[10. , 9. , 8. ]])
相当于 3 次 linspace 调用
In [671]: np.stack([np.linspace(i,j,11) for i,j in zip(p1,p2)],axis=1)
Out[671]:
array([[ 0. , 1. , 2. ],
[ 1. , 1.8, 2.6],
[ 2. , 2.6, 3.2],
[ 3. , 3.4, 3.8],
[ 4. , 4.2, 4.4],
[ 5. , 5. , 5. ],
[ 6. , 5.8, 5.6],
[ 7. , 6.6, 6.2],
[ 8. , 7.4, 6.8],
[ 9. , 8.2, 7.4],
[10. , 9. , 8. ]])
对此的一个变体是:
np.c_[tuple(slice(i,j,11j) for i,j in zip(p1,p2))]
真的是一样的计算,只是语法不同。
outer
可以改用:
p1+np.outer(l1,(p2-p1))
但即使这样也使用广播。 p1
是 (3,) 并且outer
是 (11,3),结果是 (11,3)。
@Brad 的方法以不同的方式处理端点
In [686]: np.append(p1[:, None], np.repeat((p2 - p1) / 10, [10, 10, 10]).reshape
...: (3, -1).cumsum(axis=1), axis=1)
Out[686]:
array([[ 0. , 1. , 2. , 3. , 4. , 5. , 6. , 7. , 8. , 9. , 10. ],
[ 1. , 0.8, 1.6, 2.4, 3.2, 4. , 4.8, 5.6, 6.4, 7.2, 8. ],
[ 2. , 0.6, 1.2, 1.8, 2.4, 3. , 3.6, 4.2, 4.8, 5.4, 6. ]])
In [687]: _.shape
Out[687]: (3, 11)