python:使用scipy及numpy对三维空间点进行插值并可视化

import numpy as np
from scipy import interpolate
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 创建一些在三维空间中的点
points = np.array([[0, 0, 0], [1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]])
values = np.array([1, 2, 3, 4])
 
# 对这些点进行线性插值
def linear_interpolation(xi, yi, zi):
    # 创建线性插值对象
    interpolator = interpolate.LinearNDInterpolator(points, values)
    # 计算插值点的值
    return interpolator(xi, yi, zi)
 
# 创建一个网格，在三维空间中进行插值
x = np.linspace(0, 3, 100)
y = np.linspace(0, 3, 100)
z = np.linspace(0, 3, 100)
X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z)
 
# 计算网格上的插值
V = linear_interpolation(X, Y, Z)
 
# 可视化结果
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], 'ro', markersize=10)
ax.view_init(elev=20., azim=-35)
surf = ax.plot_surface(X, Y, V, cmap=plt.cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
plt.show()

这段代码首先创建了一些在三维空间中的点，然后使用scipy的LinearNDInterpolator对这些点进行线性插值。接着，我们在三维空间中创建了一个网格，并计算了网格上每个点的插值结果。最后，我们使用matplotlib的pyplot来可视化插值结果，包括原始的点和网格上的插值表面。