python 等值面插值_利用numpy/scipy从三维阵列计算等值面

仅使用numpy可以使用argsort、sort、take和适当的数组操作来获得一个好的解决方案。以下函数使用加权平均值计算等参曲面：def calc_iso_surface(my_array, my_value, zs, interp_order=6, power_parameter=0.5):

if interp_order < 1: interp_order = 1

from numpy import argsort, take, clip, zeros

dist = (my_array - my_value)**2

arg = argsort(dist,axis=2)

dist.sort(axis=2)

w_total = 0.

z = zeros(my_array.shape[:2], dtype=float)

for i in xrange(int(interp_order)):

zi = take(zs, arg[:,:,i])

valuei = dist[:,:,i]

wi = 1/valuei

clip(wi, 0, 1.e6, out=wi) # avoiding overflows

w_total += wi**power_parameter

z += zi*wi**power_parameter

z /= w_total

return z

此解决方案不处理与my_value对应的多个z的情况。以下代码中给出了构建以下iso曲面的应用示例：

^{pr2}$

你也可以玩不同的插值函数。请看下面的一个例子，它取两个最接近的zs的平均值：def calc_iso_surface_2(my_array, my_value, zs):

'''Takes the average of the two closest zs

'''

from numpy import argsort, take

dist = (my_array - my_value)**2

arg = argsort(dist,axis=2)

z0 = take(zs, arg[:,:,0])

z1 = take(zs, arg[:,:,1])

z = (z0+z1)/2

return z

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