質問編集履歴
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誤字
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CHANGED
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CHANGED
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@@ -196,7 +196,7 @@
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196
196
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197
197
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interpolator = RegularGridInterpolator(points, output, method='linear')
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198
198
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199
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-
#
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199
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+
#インプット値に対応するLAIを多次元補間により推定
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200
200
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input_values = np.array([[input1_test, input2_test, input3_test]])
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201
201
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output_test = interpolator(input_values)
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202
202
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print("LAI:", output_test)
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追記をしました
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CHANGED
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CHANGED
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@@ -4,7 +4,6 @@
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4
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### 前提
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6
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-
ここに質問の内容を詳しく書いてください。
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Pythonを用いてデータ解析を行っています。その中で構築したいプログラムがあり、うまくいかず困っています。
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input1 input2 input3 output
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@@ -134,3 +133,74 @@
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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Jupyter labを使用しています。
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+
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+
### 以下7/10追記です、処理の時間などから多次元の補間をやることにしました。
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+
いろいろ調べながらやっていますが、うまくいっていません。
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+
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+
以下のようなことをしています。
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+
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+
output = np.array([0.01, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1., 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.,
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143
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+
2.2, 2.4, 2.6, 2.8, 3., 3.2, 3.4, 3.6, 3.8, 4., 4.2,
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144
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+
4.4, 4.6, 4.8, 5., 5.2, 5.4, 5.6, 5.8, 6.])
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+
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+
input1= np.array([0.176463, 0.152728, 0.138598, 0.128642, 0.123007, 0.117635,
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147
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+
0.112536, 0.110502, 0.108924, 0.106747, 0.105962, 0.10582,
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148
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+
0.104823, 0.10449, 0.103251, 0.103633, 0.102974, 0.103084,
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149
|
+
0.103043, 0.102879, 0.102681, 0.102527, 0.102997, 0.102664,
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150
|
+
0.102451, 0.102072, 0.102249, 0.101777, 0.102069, 0.101809,
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151
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+
0.101998])
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152
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+
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153
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+
input2 = np.array([0.272927, 0.277758, 0.281626, 0.283859, 0.28659, 0.2867,
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154
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+
0.287287, 0.289614, 0.289179, 0.289283, 0.291206, 0.289775,
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155
|
+
0.290282, 0.288257, 0.291728, 0.289183, 0.29019, 0.290279,
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156
|
+
0.28848, 0.288594, 0.288264, 0.287192, 0.29105, 0.290441,
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157
|
+
0.289335, 0.290651, 0.29004, 0.28723, 0.290567, 0.288062,
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158
|
+
0.2894])
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159
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+
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160
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+
input3 = np.array([0.386387, 0.363491, 0.341545, 0.323909, 0.311452, 0.302448,
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161
|
+
0.292989, 0.285284, 0.280991, 0.276571, 0.27309, 0.269776,
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162
|
+
0.269617, 0.26874, 0.266365, 0.265985, 0.263457, 0.262764,
|
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163
|
+
0.261464, 0.260748, 0.260258, 0.258956, 0.257731, 0.259482,
|
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164
|
+
0.258395, 0.25853, 0.257665, 0.257651, 0.257651, 0.257812,
|
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165
|
+
0.257578])
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166
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+
上記の読み込む数値は一例として載せています。
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167
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+
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168
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+
#インプットとして使う値を指定
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169
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+
input1_test = 0.117
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170
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+
input2_test = 0.286
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171
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+
input3_test = 0.303
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172
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+
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173
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+
①LinearNDInterpolator(コメントで教えていただきました)
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+
from scipy.interpolate import LinearNDInterpolator
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175
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+
#3次元データ点を作成
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176
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+
points = np.array([input1,input2,input3]).T
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177
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+
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178
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+
#LinearNDInterpolatorを使用して3次元補間関数を作成
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+
interp_func = LinearNDInterpolator(points, output)
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180
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+
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181
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+
#インプット値に対応するLAIを補間により推定
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182
|
+
output_test = interp_func(input1_test, input2_test, input3_test)
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183
|
+
print("LAI:", output_test)
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184
|
+
実行結果ですが、nanという結果が出ました。補間の関数の範囲外などでこのようになることもあるみたいですが、3つのインプットはinput1-3の範囲内になっています。input2がきれいな増加や減少関数になっていないことがいけないのでしょうか。
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185
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+
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186
|
+
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187
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+
②from scipy.interpolate import griddata,interpn,RegularGridInterpolator
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188
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+
似たような方法として見つけたのでやってみました。
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189
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+
#3次元データ点を作成
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190
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+
points = (input1,input2,input3)
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191
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+
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192
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+
#インプットとして使う値を指定
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193
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+
input1_test = 0.117
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194
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+
input2_test = 0.286
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195
|
+
input3_test = 0.303
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196
|
+
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197
|
+
interpolator = RegularGridInterpolator(points, output, method='linear')
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198
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+
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199
|
+
# インプット値に対応するLAIを多次元補間により推定
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200
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+
input_values = np.array([[input1_test, input2_test, input3_test]])
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201
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+
output_test = interpolator(input_values)
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202
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+
print("LAI:", output_test)
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203
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+
実行結果ですが、ValueError: There are 3 point arrays, but values has 1 dimensions
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204
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+
というエラーがでました。やりたい目的上、次元を減らすことはできない？？とよくわからないでいます。
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205
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+
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206
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+
どちらの方法でも何かアドバイスをいただければ嬉しいです。
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1
要点の追加
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CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -28,6 +28,8 @@
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上記は私が使用しているLUTの一部を抽出したものです。
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29
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4つのパラメータで構成されており、左からinput1、 input2 、input3、outputです。
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30
30
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やりたいこととしてはinput1-3に任意の値が与えられたときにLUTを参照し、最もらしいoutputを計算するというものです。
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+
ある数理モデルを何百パターンも動かした結果をまとめたものでして、そのインプットのパラメータをinput、モデルから出力される値をoutputとしています。
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+
モデルを毎回動かすととても時間がかかってしまうので、事前にモデルを動かしたで結果をまとめたものを処理を簡略化する用途でLUTと呼ばせてもらっています。
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32
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input1 output
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0.175992 0.01
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