Pythonで3D配列を補間する。ループを避けるには？

Question

私は第1軸で補間したい配列を持っています。現時点では、私は、この例のようにそれをやっている：

import numpy as np 
from scipy.interpolate import interp1d 

array = np.random.randint(0, 9, size=(100, 100, 100)) 
new_array = np.zeros((1000, 100, 100)) 
x = np.arange(0, 100, 1) 
x_new = np.arange(0, 100, 0.1) 

for i in x: 
    for j in x: 
     f = interp1d(x, array[:, i, j]) 
     new_array[:, i, j] = f(xnew) 

私が使用するデータは、5日間の10年は、ドメイン内の各緯度と経度の値の平均を表します。私は毎日の値の配列を作成したい。

私もスプラインを使ってみました。私は彼らがどのように動作するかは分かりませんが、それほど速くはありませんでした。

forループを使用せずにこれを行う方法はありますか？ forループを使用する必要がある場合、これを高速化する他の方法はありますか？

ご協力いただきありがとうございます。

Answer 1

あなたがinterp1dする軸引数を指定することができます：簡単な例として

それが動作するように

 
import numpy as np 
from scipy.interpolate import interp1d 
array = np.random.randint(0, 9, size=(100, 100, 100)) 
x = np.linspace(0, 100, 100) 
x_new = np.linspace(0, 100, 1000) 
new_array = interp1d(x, array, axis=0)(x_new) 
new_array.shape # -> (1000, 100, 100) 

Answer 2

定期的にグリッド化されたデータを補間するため、scipy.ndimage.map_coordinatesを使用してください。

import numpy as np 
import scipy.ndimage as ndimage 

interp_factor = 10 
nx, ny, nz = 100, 100, 100 
array = np.random.randint(0, 9, size=(nx, ny, nz)) 

# If you're not familiar with mgrid: 
# http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.mgrid.html 
new_indicies = np.mgrid[0:nx:interp_factor*nx*1j, 0:ny, 0:nz] 

# order=1 indicates bilinear interpolation. Default is 3 (cubic interpolation) 
# We're also indicating the output array's dtype should be the same as the 
# original array's. Otherwise, a new float array would be created. 
interp_array = ndimage.map_coordinates(array, new_indicies, 
             order=1, output=array.dtype) 
interp_array = interp_array.reshape((interp_factor * nx, ny, nz))