将浮点索引插值从MATLAB转换为Python 有关错误的说明

如何解决将浮点索引插值从MATLAB转换为Python 有关错误的说明

例如，我有一个索引数组

ax = [0,0.2,2] #start from index 0: python

和矩阵I

I= 
10    20    30    40    50
10    20    30    40    50
10    20    30    40    50
10    20    30    40    50
10    20    30    40    50

在MATLAB中，通过运行以下代码

[gx,gy] = meshgrid([1,1.2,3],[1,3]);
I = [10:10:50];
I = vertcat(I,I,I)
SI = interp2(I,gx,gy,'bilinear');

结果SI是

SI =
10    12    30
10    12    30
10    12    30

---

我尝试使用NumPy在Python中进行相同的插值。我首先按行插值，然后按列插值

import numpy as np
ax = np.array([0.0,2.0])
ay = np.array([0.0,2.0])
I = np.array([[10,20,30,40,50]])
I = np.concatenate((I,I),axis=0)
r_idx = np.arange(1,I.shape[0]+1)
c_idx = np.arange(1,I.shape[1]+1)
  
I_row = np.transpose(np.array([np.interp(ax,r_idx,I[:,x]) for x in range(0,I.shape[0])]))
I_col = np.array([np.interp(ay,c_idx,I_row[y,:]) for y in range(0,I_row.shape[0])])

SI = I_col

但是，生成的SI是

SI =
10    10    20
10    10    20
10    10    20

为什么使用Python的结果与使用MATLAB的结果不同？

解决方法

似乎您通过从MATLAB传递到Python来纠正自己，如第一个代码摘录所示。

ax = [0,0.2,2] #start from index 0: python

在numpy逻辑中，此序列不代表索引，而是坐标 该函数进行插值。 由于您已经在这里增加坐标以与matlab兼容，因此：

r_idx = np.arange(1,I.shape[0]+1)
c_idx = np.arange(1,I.shape[1]+1)

您可以重复使用与Matlab中相同的插值坐标：

ax = [1,1.2,3]

完整代码：

import numpy as np
ax = np.array([1.0,3.0])
ay = np.array([1.0,3.0])
I = np.array([[10,20,30,40,50]])
I = np.concatenate((I,I,I),axis=0)
r_idx = np.arange(1,I.shape[1]+1)

I_row = np.transpose(np.array([np.interp(ax,r_idx,I[:,x]) for x in range(0,I.shape[
0])]))
I_col = np.array([np.interp(ay,c_idx,I_row[y,:]) for y in range(0,I_row.shape[0])]
)

SI = I_col

和结果：

array([[10.,12.,30.],[10.,30.]])

有关错误的说明

由于ax表示坐标，因此前两个值0.0和0.2在r_idx的第一个坐标之前。 根据{{​​3}}，插值将默认为I [：，x] [0]。