Как использовать scipy.interpolate.LinearNDInterpolator или какой-либо другой метод для интерполяции разбросанных данных?

Question

Мои данные состоят из

x (48 points)
y (50 points)
z (80 points)

 f1 = (48 X 50 X 80) points
    =(192000 points)

f2 = (48 X 50 X 80) points
   =(192000 points)

в интерполированном пространстве данных, z неизвестно, и я хочу получить f1 против f2 для фиксированных значений x и y,Моим наивным решением было использовать scipy.interpolate.LinearNDInterpolator над пробелом f2 = interpolate over (X, Y, f1), потому что f1 является разбросанной сеткой, хотя (x,y,z) не является:

  f = interpolate.LinearNDInterpolator(points, values)

Где точки и значения охватывают пространство, описанное выше ((X, Y, f1). Из-за большого количества точек уходит много времени , поскольку этот вопрос подсказывает , который я обнаружил трудным путем. Есть ли более быстрый подход?

Примечание:

   print(points.shape)
   (192000, 3)