次のルックアップテーブルがあるとします。
| 1.23 2.63 4.74 6.43 5.64
-------|--------------------------------------
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2.56 | 0 0 1 0 1
4.79 | 0 1 1 1 0
6.21 | 1 0 0 0 0
このテーブルには、ラベリングマトリックス(0
と1
sのみ)、x
値、およびy
値が含まれています。このルックアップテーブルに対して最近隣内挿をどのように持つことができますか?
例:
Input: (5.1, 4.9)
Output: 1
Input: (3.54, 6.9)
Output: 0
補間を必要としない完全なテーブルがある場合は、最も近い(x、y)値のインデックスを検索して、テーブルで使用するだけです。
In [1]: import numpy
...: x = numpy.array([1.23, 2.63, 4.74, 6.43, 5.64])
...: y = numpy.array([2.56, 4.79, 6.21])
...: data = numpy.array([[0, 0, 1, 0, 1],
...: [0, 1, 1, 1, 0],
...: [1, 0, 0, 0, 0]])
...:
...: def lookupNearest(x0, y0):
...: xi = numpy.abs(x-x0).argmin()
...: yi = numpy.abs(y-y0).argmin()
...: return data[yi,xi]
In [2]: lookupNearest(5.1, 4.9)
Out[2]: 1
In [3]: lookupNearest(3.54, 6.9)
Out[3]: 0
scipy.interpolate.NearestNDInterpolator
データが散在する点で構成されている場合は、非常に便利です。
たとえば、次のようなデータの場合:
In [4]: points = numpy.array([[1.1, 2.5],
...: [1.5, 5.2],
...: [3.1, 3.0],
...: [2.0, 6.0],
...: [2.8, 4.7]])
...: values = numpy.array([0, 1, 1, 0, 0])
In [5]: from scipy.interpolate import NearestNDInterpolator
...: myInterpolator = NearestNDInterpolator(points, values)
In [6]: myInterpolator(1.7,4.5)
Out[6]: 1
In [7]: myInterpolator(2.5,4.0)
Out[7]: 0