jax.scipy.ndimage.map_coordinates#

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

使用插值将输入数组映射到新坐标。

JAX 对 scipy.ndimage.map_coordinates() 的实现。

给定一个输入数组和一组坐标，此函数返回在这些坐标处输入数组的插值。值。

参数:

  • input (Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex | TypedNdArray) – 从中进行值插值的 N 维输入数组。

  • coordinates (Sequence[Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex | TypedNdArray]) – 指定要评估插值值的坐标的长度为 N 的数组序列。

  • order (int) –

    插值顺序。JAX 支持以下

    • 0：最近邻

    • 1：线性

  • mode (str) – 根据给定的模式填充输入边界外的点。JAX 支持以下选项之一：('constant', 'nearest', 'mirror', 'wrap', 'reflect')。请注意，JAX 中的 'wrap' 模式的行为类似于 SciPy 中的 'grid-wrap' 模式，而 JAX 中的 'constant' 模式的行为类似于 SciPy 中的 'grid-constant' 模式。这种差异是由 SciPy 中这些模式的一个先前错误引起的（scipy/scipy#2640），该错误首先在 JAX 中通过更改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，而不是为了向后兼容性而修复现有的模式。默认为 ‘constant’。

  • cval (Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex | TypedNdArray) – 如果 mode='constant'，则用于输入边界外点的计算值。默认为 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)

注意

由于 JAX 修复了一个悬而未决的错误，边界附近的插值与 scipy 函数不同；请参阅 jax-ml/jax#11097。此函数解释 mode 参数，其方式与 SciPy 的文档一致，但与 SciPy 的实现方式不同。