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imod.prepare.Regridder — iMOD Python 0.11.4 documentation
Select point and cross sections
class imod.prepare.Regridder(method, ndim_regrid=None, use_relative_weights=False, extra_overlap=0)[source]#
Object to repeatedly regrid similar objects. Compiles once on first call, can then be repeatedly called without JIT compilation overhead.
Te method to use for regridding. Default available methods are: {"nearest", "multilinear", mean", "harmonic_mean", "geometric_mean", "sum", "minimum", "maximum", "mode", "median", "conductance"}
Te number of dimensions over which to regrid. If not provided, ndim_regrid will be inferred. It serves to prevent regridding over an unexpected number of dimensions; say you want to regrid over only two dimensions. Due to an input error in te coordinates of like, three dimensions may be inferred in te first .regrid call. An error will be raised if ndim_regrid not match te number of inferred dimensions. Default value is None.
Whether to use relative weights in te regridding method or not. Relative weights are defined as: cell_overlap / source_cellsize, for every axis.
This argument should only be used if you are providing your own method as a function, where te function requires relative, rather than absolute weights (te provided conductance method requires relative weights, for example). Default value is False.
In case of chunked regridding, how many cells of additional overlap is necessary. Linear interpolation requires this for example, as it reaches beyond cell boundaries to compute values. Default value is 0.
Initialize te Regridder object:
>>> mean_regridder = imod.prepare.Regridder(method="mean")
Then call te regrid method to regrid.
>>> result = mean_regridder.regrid(source, like)
Te regridder can be re-used if te number of regridding dimensions match, saving some time by not (re)compiling te regridding method.
>>> second_result = mean_regridder.regrid(second_source, like)
A one-liner is possible for single use:
>>> result = imod.prepare.Regridder(method="mean").regrid(source, like)
It’s possible to provide your own methods to te Regridder, provided that numba can compile them. They need to take te arguments values and weights. Make sure they deal with nan values gracefully!
>>> def p30(values, weights): >>> return np.nanpercentile(values, 30)
>>> p30_regridder = imod.prepare.Regridder(method=p30) >>> p30_result = p30_regridder.regrid(source, like)
Te Numba developers maintain a list of support Numpy features here: https://numba.pydata.org/numba-doc/dev/reference/numpysupported.html
In general, however, te provided methods should be adequate for your regridding needs.
__init__(method, ndim_regrid=None, use_relative_weights=False, extra_overlap=0)[source]#
Regrid source along dimensions that source and like share.
Created using Sphinx 5.2.1.