如何重新利用scipy.interpolate.RectBivariateSpline.get_coeffs()得到的系数重构插值函数？
如何重新利用scipy.interpolate.RectBivariateSpline.get_coeffs()得到的系数重构插值函数？
提问于 2022-07-14 07:37:37
我有一个巨大的3D (x，y，z)数据集，(x，y)是输入，(z)是输出。现在数据集非常大，我需要以最小的延迟实时使用这些信息。
因此，索引/查找表可能看起来很慢。因此，我的想法是插值数据集，并在实时，而不是查找表，我计算的值。因此，我不必存储原始数据集，而是可以存储系数，希望比原始数据集的大小更小。
我使用scipy.interpolate.RectBivariateSpline进行插值。我能够对数据进行拟合，并得到系数。但我不知道如何从系数中重建插值函数。
我要清空插值函数只在输入(x，y)处计算。泛化在这里并不重要。
from scipy import interpolate
import numpy as np
x = np.arange(1,500)
y = np.arange(2,200)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
z = np.sin(X+Y).T
a = interpolate.RectBivariateSpline(x,y,z)
# print(len(a.get_coeffs()))
# coefficients can be obtained by a.get_coeffs()
# I want to have the following
# f = construct_spline_from_coefficient(a.get_coeffs())
# z = f(x_old, y_old)我想到的另一种方法是使用深度神经网络。有人能在这里亮点光吗？这是过头杀人吗？
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