scipy.interpolate.RectSphereBivariateSpline.

__call__

RectSphereBivariateSpline.__call__(theta, phi, dtheta=0, dphi=0, grid=True)

在给定位置评估样条或其导数。

参数:

theta, phiarray_like

输入坐标。

如果 grid 为 False，则在点 (theta[i], phi[i]), i=0, ..., len(x)-1 处评估样条。遵循标准 Numpy 广播规则。

如果 grid 为 True：在由坐标数组 theta、phi 定义的网格点上评估样条。数组必须按递增顺序排序。轴的排序与 np.meshgrid(..., indexing="ij") 一致，与默认排序 np.meshgrid(..., indexing="xy") 不一致。

dthetaint, 可选

theta 导数的阶数

在版本 0.14.0 中添加。

dphiint

phi 导数的阶数

在版本 0.14.0 中添加。

gridbool

是否在由输入数组跨越的网格上评估结果，还是在由输入数组指定的点上评估结果。

在版本 0.14.0 中添加。

示例

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假设我们想使用样条来插值球体上的二元函数。函数的值在经度和余纬度的网格上是已知的。

>>> import numpy as np
>>> from scipy.interpolate import RectSphereBivariateSpline
>>> def f(theta, phi):
...     return np.sin(theta) * np.cos(phi)

我们在网格上评估函数。注意，meshgrid 的默认索引“xy”会导致插值后得到意想不到的（转置）结果。

>>> thetaarr = np.linspace(0, np.pi, 22)[1:-1]
>>> phiarr = np.linspace(0, 2 * np.pi, 21)[:-1]
>>> thetagrid, phigrid = np.meshgrid(thetaarr, phiarr, indexing="ij")
>>> zdata = f(thetagrid, phigrid)

接下来我们设置插值器并使用它在更精细的网格上评估函数。

>>> rsbs = RectSphereBivariateSpline(thetaarr, phiarr, zdata)
>>> thetaarr_fine = np.linspace(0, np.pi, 200)
>>> phiarr_fine = np.linspace(0, 2 * np.pi, 200)
>>> zdata_fine = rsbs(thetaarr_fine, phiarr_fine)

最后，我们绘制粗略采样的输入数据以及精细采样的插值数据，以检查它们是否一致。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig = plt.figure()
>>> ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
>>> ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)
>>> ax1.imshow(zdata)
>>> ax2.imshow(zdata_fine)
>>> plt.show()

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