Interpolation bilinéaire avec python

Example de comment faire une interpolation lineaire avec python (source) dans le cas ou les données de départs sont déjà placées sur une grille régulière (scipy.interpolate.interp2d):

from scipy import interpolate

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#----- Define a function -----#

def f(x,y):
    return (x+y)*np.exp(-5.0*(x**2+y**2))

#----- Grid -----#

x,y = np.mgrid[-1:1:15j, -1:1:15j]

z = f(x,y)

#----- Plot 1 -----#

plt.imshow(z,extent=[-1,1,-1,1])
plt.savefig("BilinearInterpolation01.png")
plt.show()

#----- Define interpolation bilinear -----#

z_interp = interpolate.interp2d(x,y,z, kind='cubic')

#-----Apply -----#

xnew = np.linspace(-1,1,100)
ynew = xnew
z_new = z_interp(xnew,xnew)

#----- Plot 2 -----#

plt.clf()

plt.imshow(z_new,extent=[-1,1,-1,1])
plt.savefig("BilinearInterpolation02.png")
plt.show()

Dans le cas ou les données ne sont pas placées régulièrement il faut passser par scipy.interpolate.griddata

from scipy.interpolate import griddata
from numpy.random import uniform, seed

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#----- Define a function -----#

def f(x,y):
    return (x+y)*np.exp(-5.0*(x**2+y**2))

seed(1234)

x = uniform(-1,1,400)
y = uniform(-1,1,400)
z = f(x, y)

#----- Plot 1 -----#

x_test, y_test = np.mgrid[-1:1:100j, -1:1:200j]

z_test = f(x_test,y_test)

plt.scatter(x,y,marker='o',c='b',s=5)
plt.imshow(z_test,extent=[-1,1,-1,1])

plt.savefig("BilinearInterpolationIGrid01.png")
plt.show()

#----- Interpolation -----#

xi, yi = np.mgrid[-1:1:300j, -1:1:300j]

zi = griddata((x, y), z, (xi, yi), method='cubic')

#----- Plot 2 -----#

print zi.shape

plt.scatter(x,y,marker='o',c='b',s=5)
plt.imshow(zi,extent=[-1,1,-1,1])

plt.savefig("BilinearInterpolationIGrid02.png")
plt.show()

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