将numpy数组值映射到散布点

Question

我有一个大小为（size_x，size_y）的Numpy数组，其中包含不同的值。这些值是高斯随机场，并给出了两个维度的大小

此外，我还有一个大小为（nr_点，2）的Numpy数组，其中包含大量的二维坐标。nr_points是此数组中给定的xy坐标量

大小（size_x，size_y）与第二个数组中给定的所有点的边界框不同

如何有效地将第一个数组的值缩放并映射到点？

下面是所需任务的示意图。

Answer 1

• 将坐标值规格化为可能产生分数（非整数）坐标的字段数组大小范围

  • scale = (field_array_size - 1) / (coord_max - coord_min)
    scaled_coords = coordinates * scale
    normed_coords = scaled_coords - scaled_coords_min
    

  • 坐标x值应缩放为字段数组x维度大小
  • 坐标y值应缩放为字段数组y维度大小

• 只能使用整数索引字段数组，因此有两种选择：

  • 将新坐标四舍五入到小数点后零位，并将转换为整数，然后将其用作索引
  • 使用新坐标插值字段数组值