我想在Python中使用Delaunay三角剖分法对3D点进行插值。
我有的是
# my array of points
points = [[1,2,3], [2,3,4], ...]
# my array of values
values = [7, 8, ...]
# an object with triangulation
tri = Delaunay(points)
# a set of points at which I want to interpolate
p = [[1.5, 2.5, 3.5], ...]
# this gets simplexes that contain given points
s = tri.find_simplex(p)
# this gets vertices for the simplexes
v = tri.vertices[s]
我在这里只能找到一个answer，建议使用
transform方法进行插值，但没有更具体的说明。我需要知道的是如何使用包含单纯形的顶点来获取线性插值的权重。让我们假设一个普通的n-dim情况，以便答案不取决于尺寸。
编辑：我不想使用LinearNDInterpolator或类似的方法，因为我没有在每个点的数字作为值，而是更复杂的东西（数组/函数）。
最佳答案
您不需要从头开始实现此功能，scipy中已经内置了对此功能的支持：
scipy.interpolate.LinearNDInterpolator
关于python - 用Delaunay三角剖分进行插值(n-dim)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/30373912/