Numpy > 2次元データに対して1次元方向に補間をする > interp1d()にてaxis指定で実施する

動作環境

Python 3.6.8 (default, Aug  7 2019, 17:28:10) 
IPython 7.9.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
CentOS 6.8

概要

• WRFという処理で使うOI SSTにおいて、時間補間をしようとしている
• 720x1440の配列が時間方向に9個あり、その状況で時間方向に補間をする
• 要素取出ししながらの補間では処理時間がかかりすぎる

方針

• Best way to interpolate a numpy.ndarray along an axis

上記で紹介されているaxis指定の補間を実装する。

f_out = interp1d(heights, t_in, axis=1)

実装

処理対象のデータと同じ構造のarrayを用意して、それに対して補間を実装した (処理時間の確認用）。

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
from time import time

# PEP8 checked

# 1. make test array
print('===DEBUG', time())
xarray = [x * 24 for x in range(-4, 5)]
print(xarray)
target = []
for val in range(9):  # value
    olist = np.array([])
    for oi in range(720):  # oi: outer index
        ilist = []
        for ii in range(1440):  # ii: inner index
            ilist.append(val)
        olist = np.append(olist, np.array(ilist))
    target.append(np.array(olist))
target = np.array(target)

# 2. interpolation long the axis of xarray
print('===DEBUG', time())
f_out = interp1d(xarray, target, axis=0)
print(target)
print(len(target))
print(target.dtype)
new_x = np.array([-50, -40, -30])
t_out = f_out(new_x)
print('===DEBUG', time())

print(t_out)

結果

-50, -40, -30に該当する補間値が求まったようだ。
処理時間は0.09秒程度。

===DEBUG 1581303872.2242842
[-96, -72, -48, -24, 0, 24, 48, 72, 96]
===DEBUG 1581303878.1328526
[[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
 [2. 2. 2. ... 2. 2. 2.]
 ...
 [6. 6. 6. ... 6. 6. 6.]
 [7. 7. 7. ... 7. 7. 7.]
 [8. 8. 8. ... 8. 8. 8.]]
9
float64
===DEBUG 1581303878.2205226
[[1.91666667 1.91666667 1.91666667 ... 1.91666667 1.91666667 1.91666667]
 [2.33333333 2.33333333 2.33333333 ... 2.33333333 2.33333333 2.33333333]
 [2.75       2.75       2.75       ... 2.75       2.75       2.75      ]]

補足

下記の補間も見つけたが、今回の目的には使わない気がする。

• scipy.interpolate.RegularGridInterpolator
  • 使用例