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插补多维数据的首选和有效方法是什么?
插补多维数据的首选和有效方法是什么? 我担心的事情: 性能和构造记忆,单次/批处理评估 处理尺寸从1到6 线性或高阶 获得梯度的能力(如果不是线性的) 常规与分散网格 用作插值函数,例如查找根或最小化 外推能力 是否有有效的开源实现? 我对scipy.interpolate和来自scikit-learn的kriging感到幸运。 我没有尝试样条曲线,切比雪夫多项式等。 到目前为止,我在该主题上发现了以下内容: 矩形网格上的Python 4D线性插值 快速插值定期采样的3D数据(在x,y和z中具有不同的间隔) 快速插值常规网格数据 哪种多元分散插值方法最适合实际使用?