用新网格插值4D数据的最佳方法

Question

例如，我为每个变量设置了数据(x,y,z,v)和(mxnxo)维度，如下所示：

Iam希望使用np.mgrid来生成用于可视化的体素，并使用scipy.griddata进行插值来生成栅格尺寸。但是速度太慢了，因为我有大量的数据（超过200x300x700），需要两天才能完成插值。 我试着scipy.LinearNDInterpolator，但仍然需要10多个小时才能完成。 下面是使用“griddata”的脚本：

coordinate = (gx.reshape(m*n*o,),gy.reshape(m*n*o,),gz.reshape(m*n*o,))
data1 = data.reshape(m*n*o,)
a = 15
b = 30
c = 30
xx,yy,zz = np.mgrid[np.min(gx):np.max(gx):a*1j,
                    np.min(gy):np.max(gy):b*1j,np.min(gz):np.max(gz):c*1j]
vv = griddata(coordinate,data1,(xx,yy,zz))