В настоящее время я пытаюсь интерполировать большой набор значений X и Y, используя Python. Массивы довольно длинные (6 миллионов значений), и я пытаюсь расширить это до 10 миллионов значений. Учитывая мою проблему, интерполяция не должна go выше или ниже минимального / максимального значения Y. Поэтому для этого я написал функцию для выполнения интерполяции с обратным взвешенным расстоянием (IDW). Однако это займет слишком много времени (по крайней мере, 10 дней) для завершения. Я использовал IDW, потому что данные также довольно шумные, и, установив значение p <1.0, он немного сглаживает их. Вот функция, которую я написал: </p>
def idw_simple(x, y, x_new, p):
# interpolate 2D data using inverse distance weighted technique
y_new = np.array([])
for i in x_new:
# Calc. distance for each x_new-value from every x-value
min_array = np.abs(x - i)
min_array_sorted = np.sort(min_array)
# Find 10 closest x-values
near_indices = [int(np.where(min_array == k)[0]) for k in min_array_sorted[:10]]
# Calc. y_new based on nearby weighted points
near_indices = np.sort(near_indices)
weights = 1 / (min_array[near_indices] ** p)
y_new = np.append(y_new, np.sum(weights * y[near_indices]) / weights.sum())
return y_new
Если у кого-то есть идея, как ускорить его, ИЛИ, если вы думаете, что есть другой метод интерполяции, который даст аналогичные результаты, я бы хотел услышать, что думают люди. ,