在科学计算和数据处理领域，数据插值是我们经常面对的问题。尽管 numpy 自身提供了 numpy.interp 插值函数，但只能做一维线性插值，因此，在实际工作中，我们更多地使用 scipy 的 interpolate 子模块。关于 numpy 和 scipy 的关系，有兴趣的话，可以参考拙作《数学建模三剑客MSN》。
遗憾的是，scipy.interpolate 只提供了一维和二维的插值算法，而大名鼎鼎的商业软件 Matlab 则有三维插值函数可用。事实上，三维乃至更高阶的插值需求还是挺普遍的。比如，三维体数据绘制时，为了增强显示效果，让数据体看起来更细腻，三维插值是必不可少的。下图是三维数据插值前后的3D显示效果对比（使用 pyopengl 绘制）。
在我的认知范围内，这应该是目前最快的高阶快插算法了。虽殚精竭虑而后得，亦弗敢专也，必以分享于同好。
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