数组内点之间的 Numpy 插值 (scipy.griddata)

如何解决数组内点之间的 Numpy 插值 (scipy.griddata)

我有一个固定大小的 numpy 数组，其中包含不规则间隔的数据。一个例子是：

[1 0 0 0 3 0 0 0 2 0
 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0
 0 1 0 0 1 0 6 0 9 0
 0 0 0 0 6 0 3 0 0 1]

我想让数组保持相同的形状，但所有 0 值都被从有数据的点插入的数据覆盖。如果将数组中的数据点视为高度值，那么这实际上就是在这些点上创建一个曲面。

我一直在尝试使用 scipy.interpolate.griddata，但不断出现错误。我从一组已知数据点开始，如 [x,y,value]。对于上述，（第一行仅为简洁起见）

data = [0,1
        0,3,3
        0,8,2 ....................

然后我定义

points = (data[:,0],data[:,1])
values = (data[:,2])

接下来，我定义要采样的点（在本例中为我想要的网格）

grid = np.indices((4,10))

最后调用griddata

t = interpolate.griddata(points,values,grid,method = 'linear')

这将返回以下错误

ValueError: number of dimensions in xi does not match x

我是否使用了错误的功能？

谢谢！

解决方法

已解决：您需要将所需的点作为元组传递

t = interpolate.griddata(points,values,(grid[0,:,:],grid[1,:]),method = 'linear')