jax.scipy.ndimage.map_坐标

jax.scipy.ndimage.map_坐标#

jax.scipy.ndimage.map_coordinates(input, coordinates, order, mode='constant', cval=0.0)[源代码][源代码]#

使用插值将输入数组映射到新坐标。

JAX 实现的 scipy.ndimage.map_coordinates()

给定一个输入数组和一组坐标,此函数返回输入数组在这些坐标处的插值值。

参数:
  • input (Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex) – N 维输入数组,从中插值值。

  • coordinates (Sequence[Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex]) – 长度为N的数组序列,指定要在其上计算插值值的坐标

  • order (int) – 插值的顺序。JAX 支持以下几种: * 0: 最近邻 * 1: 线性

  • mode (str) – 超出输入边界外的点根据给定的模式进行填充。JAX 支持以下模式之一:('constant', 'nearest', 'mirror', 'wrap', 'reflect')。注意,JAX 中的 'wrap' 模式在 SciPy 中表现为 'grid-wrap' 模式,而 JAX 中的 'constant' 模式在 SciPy 中表现为 'grid-constant' 模式。这种差异是由于 SciPy 中这些模式之前的错误(scipy/scipy#2640),首先在 JAX 中通过改变现有模式的行为来修复,后来在 SciPy 中通过添加新名称的模式来修复,而不是修复现有的模式,以保持向后兼容性。默认是 ‘constant’。

  • cval (Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex) – 如果 mode='constant',则用于输入边界之外的点的值。默认值为 0.0。

返回:

在指定坐标处的插值值。

示例

>>> input = jnp.arange(12.0).reshape(3, 4)
>>> input
Array([[ 0.,  1.,  2.,  3.],
       [ 4.,  5.,  6.,  7.],
       [ 8.,  9., 10., 11.]], dtype=float32)
>>> coordinates = [jnp.array([0.5, 1.5]),
...                jnp.array([1.5, 2.5])]
>>> jax.scipy.ndimage.map_coordinates(input, coordinates, order=1)
Array([3.5, 8.5], dtype=float32)

备注

边界附近的插值与 scipy 函数不同,因为 JAX 修复了一个未解决的错误;参见 google/jax#11097。此函数根据 SciPy 的文档解释 mode 参数,而不是根据 SciPy 的实现。