移位插值未给出预期行为-解网

问：

当使用 scipy.ndimage.interpolation.shift 通过周期性边界处理（）沿一个轴移动 numpy 数据数组时，我得到一个意外的行为。该例程尝试强制第一个像素（）与最后一个像素（）相同，而不是“最后一个加一（）”。mode = 'wrap'index 0index N-1index N

最小示例：

# module import
import numpy as np
from scipy.ndimage.interpolation import shift
import matplotlib.pyplot as plt

# print scipy.__version__
# 0.18.1

a = range(10)

plt.figure(figsize=(16,12))

for i, shift_pix in enumerate(range(10)):
    # shift the data via spline interpolation
    b = shift(a, shift=shift_pix, mode='wrap')

    # plotting the data
    plt.subplot(5,2,i+1)
    plt.plot(a, marker='o', label='data')
    plt.plot(np.roll(a, shift_pix), marker='o', label='data, roll')
    plt.plot(b, marker='o',label='shifted data')
    if i == 0:
        plt.legend(loc=4,fontsize=12)
    plt.ylim(-1,10)
    ax = plt.gca()
    ax.text(0.10,0.80,'shift %d pix' % i, transform=ax.transAxes)

蓝线：移位前的数据绿线：预期的移位
行为
红线：scipy.ndimage.interpolation.shift 的实际移位输出

我如何调用函数或如何理解它的行为是否存在一些错误？当前结果与相关 scipy 教程页面和另一篇 StackOverflow 帖子中的模式参数描述形成鲜明对比。代码中是否存在差一错误？mode = 'wrap'

使用的 Scipy 版本是 0.18.1，在 anaconda-2.2.0 中分发

Python Scipy 插值 ndimage

@bproxauf 你得到的不是吗？第二个图中移位数据的第二个元素等于 0，而不是 1。当我这样做时，它会产生。此外，我花了比我愿意承认的更多的时间查看 shift 函数的源代码，但它是用 C 语言编写的，对我来说有点太复杂了，我无法破译。据我所知，它看起来应该首先进行包装，但我不确定。如果你想看看它，请告诉我。[8, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]b = shift(a, shift=1, mode='wrap')[8, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

答：

1赞 Radek 3/20/2018 #1

看来你观察到的行为是故意的。

问题的原因在于 C 函数map_coordinate该函数将移位后的坐标转换为移位前的坐标：

map_coordinate(double in, npy_intp len, int mode)

该函数用作执行实际移位的子例程。它的有趣部分如下所示：NI_ZoomShift

示例。让我们看看（来自问题）的输出是如何计算的。output = shift(np.arange(10), shift=4, mode='wrap')

NI_ZoomShift以某种特殊方式计算边缘值，所以让我们看一下（有点简化）的计算：output[0]output[9]output[1]

# input  =         [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
# output = [ ,?, , , , , , , , ]          '?' == computed position
# shift  = 4
output_index = 1

in  = output_index - shift    # -3
sz  = 10 - 1                  # 9
in += sz * ((-5 / 9) + 1)
#  +=  9 * ((     0) + 1) == 9
# in == 6

return input[in]  # 6

很明显，这是您观察到的行为的原因。它从可追溯到 2007 年的一个暗示性命名的提交中进行了更改：修复 ndimage 边界例程中的 off-by-on 错误。更新测试。sz = len - 1sz = len

我不知道为什么要引入这样的变化。我想到的可能解释之一如下：

函数“shift”使用样条进行插值。区间上均匀样条的结向量简单来说就是。当我们说样条应该换行时，很自然地要求 knots 和的值相等，这样样条的许多副本就可以粘在一起，形成一个周期函数：[0, k][0,1,2,...,k]0k

0--1--2--3-...-k              0--1--2--3-...-k              0--1-- ...
               0--1--2--3-...-k              0--1--2--3-...-k      ...

也许只是将其输入视为样条结的值列表？shift

1赞 shoyer 11/18/2019 #2

值得注意的是，此行为似乎是一个错误，如本期 SciPy 中所述：https://github.com/scipy/scipy/issues/2640

该问题似乎影响了除之外的所有外推。modescipy.ndimagemode='mirror'

上一个：如果单个整数具有 python-native int 类型，则更快地将单个整数添加到 numpy 数组

下一个：相对较慢的 python numpy 3D 傅里叶变换

移位插值未给出预期行为

Shift interpolation does not give expected behaviour

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