scipy.interpolate.RectSphereBivariateSpline.

ev

RectSphereBivariateSpline.ev(theta, phi, dtheta=0, dphi=0)

Evaluieren des Splines an Punkten

Gibt den interpolierten Wert an (theta[i], phi[i]), i=0,...,len(theta)-1 zurück.

Parameter:

theta, phiarray_like

Eingabekoordinaten. Standardmäßiges Numpy-Broadcasting wird beachtet. Die Reihenfolge der Achsen ist konsistent mit np.meshgrid(…, indexing=”ij”) und inkonsistent mit der Standardreihenfolge np.meshgrid(…, indexing=”xy”).

dthetaint, optional

Ordnung der Theta-Ableitung

Hinzugefügt in Version 0.14.0.

dphiint, optional

Ordnung der Phi-Ableitung

Hinzugefügt in Version 0.14.0.

Beispiele

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Angenommen, wir möchten Splines verwenden, um eine bivariate Funktion auf einer Kugel zu interpolieren. Der Wert der Funktion ist auf einem Gitter von Längen- und Kolatituden bekannt.

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

Wir werten die Funktion auf dem Gitter aus. Beachten Sie, dass die Standard-Indexing=”xy” von meshgrid nach der Interpolation ein unerwartetes (transponiertes) Ergebnis liefern würde.

>>> 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)

Wir richten anschließend den Interpolator ein und verwenden ihn, um die Funktion an Punkten auszuwerten, die nicht auf dem ursprünglichen Gitter liegen.

>>> rsbs = RectSphereBivariateSpline(thetaarr, phiarr, zdata)
>>> thetainterp = np.linspace(thetaarr[0], thetaarr[-1], 200)
>>> phiinterp = np.linspace(phiarr[0], phiarr[-1], 200)
>>> zinterp = rsbs.ev(thetainterp, phiinterp)

Schließlich plotten wir die Originaldaten für einen diagonalen Schnitt durch das ursprüngliche Gitter und die Spline-Approximation entlang desselben Schnitts.

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig = plt.figure()
>>> ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
>>> ax1.plot(np.sin(thetaarr) * np.sin(phiarr), np.diag(zdata), "or")
>>> ax1.plot(np.sin(thetainterp) * np.sin(phiinterp), zinterp, "-b")
>>> plt.show()

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