与RectBivariateSpline混淆(x，y)顺序
我对RectBivariateSpline的论点顺序感到困惑。我正在读取一组2D数据，它的X轴有343个值，Y轴有373个值。读取数据的例程以“正确”的方式返回它，因此当我绘制它时，它是matplotlib，我得到了一个具有正确的物理方向的地图。它还返回343个元素数组中的X值和373个元素数组中的Y值，这是有意义的。
RectBivariateSpline的枕文档给出了如下参数：
scipy.interpolate.RectBivariateSpline(x, y, z)但是，当我执行
spln = scipy.interpolate.RectBivariateSpline(xval, yval, zval)我知道这个错误：
TypeError: x dimension of z must have same number of elements as x我可以通过执行
spln = scipy.interpolate.RectBivariateSpline(yval, xval, zval)但是现在x和y值是错误的(至少在物理意义上)。这是否意味着x参数指向RectBivariateSpline的第一个数据维度，而不是物理x维度？我习惯于使用Fortran风格的排序中的数据，这可能没有帮助。
对于hpaulj的评论，各种数组的形状为: xval (343，) yval (373，) zval (373,343)
我认为问题是，我混淆了'xy‘和'ij’排序。Matpoltlib似乎在使用'xy‘排序，所以我想我只是需要小心地在使用scipy进行内插时转换ZVAL数组。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2016-02-10 18:26:36
向我们展示xval.shape、yval.shape和zval.shape的值
在RectBivariateSpline代码的早期，它这样做：
x, y = ravel(x), ravel(y)
....
if not x.size == z.shape[0]:
raise TypeError('x dimension of z must have same number of '
'elements as x')
if not y.size == z.shape[1]:
raise TypeError('y dimension of z must have same number of '
'elements as y')因此，rows of z (一维)的数量必须与x中的元素数相匹配。
当您显示一个2d数组时，行是第一个维度，向下移动，列是第二个。但是在一个图中，我们通常期望第一个轴-- x轴--穿过页面。
np.meshgrid允许您指定：
索引：{'xy'，'ij'}，可选笛卡尔('xy'，默认值)或矩阵('ij')索引输出。有关更多细节，请参见备注。
“xy”索引和“ij”索引之间的区别可能会让您感到困惑。这个样条类使用的是'ij‘类。
切换x和y的另一种方法是使用z，z.T的转置。请记住，插值点遵循相同的排序规则。
简单例子
In [30]: x=np.arange(10)
In [31]: y=np.arange(15)
In [32]: z=x[:,None]*y[None,:]
In [33]: S=interpolate.RectBivariateSpline(x,y,z)
In [34]: S([1,2,3],[4,5,6])
Out[34]:
array([[ 4., 5., 6.],
[ 8., 10., 12.],
[ 12., 15., 18.]])meshgrid中xy ij的对比
In [37]: np.meshgrid(x,y)[0].shape
Out[37]: (15, 10)
In [38]: np.meshgrid(x,y,indexing='ij')[0].shape
Out[38]: (10, 15)z可能是由ij网格构建的。
X,Y=np.meshgrid(x,y,indexing='ij')
Z = X*Yhttps://stackoverflow.com/questions/35317240
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