У меня есть массив значений плотности в сферических координатах. В частности, у меня есть массив с именем плотность с формой (180 200 200). У меня также есть массив с именами r_coord, theta_coord и phi_coord, также с формой (180 200 200), являющейся сферическими координатами для массива плотности.
Я хотел бы сопоставить эту плотность с декартовыми координатами, используя python. Поэтому мне понадобится новая плотность2, которая интерполируется по декартовым координатам x_coord, y_coord и z_coord. Я нашел scipy.ndimage.interpolation.map_coordinates, который выглядит многообещающе, но я не могу понять, как заставить его работать.
Любая помощь будет оценена по достоинству. Спасибо.
Ответ 1 · рейтинг 2 · Dave
Что-то вроде этого должно работать:
import scipy.interpolate
rflat=scipy.array( r_coord.flat )
tflat=scipy.array( theta_coord.flat )
pflat=scipy.array( phi_coord.flat )
coordpoints=scipy.concatenate( [ rflat[:, scipy.newaxis], tflat[:,scipy.newaxis], pflat[:,scipy.newaxis] ] , axis=1 )
rtpinterpolator=scipy.interpolate.linearNDInterpolate( coordppoints, density.flat )
def xyz2rtp( x,y,z):
r=scipy.sqrt( x**2+y**2+z**2)
t=scipy.acos( z/r )
p=scipy.atan2( y, x )
return (r,t,p)
# now you can get the interpolated value for any (x,y,z) coordinate you want.
val=rtpinterpolator( xyz2rtp( x,y,z) )
Ключевые моменты:
- Используйте существующую многомерную интерполяцию scipy,
- преобразуйте координаты
xyz в rtp, когда вы передаете их интерполятору.
