python - Scikit-image:如何忽略/屏蔽来自 ndarray 的零值以便之后进行插值？

Question

正如您在上面看到的我的问题，我想屏蔽/忽略 ndarray 中的零值，我想在之后对其进行插值。我希望你能帮我解决这个问题，因为我已经尝试了很多天来解决这个问题。

我想要什么？

我有许多长度不同的 ndarray，我想对它们进行插值，让我们说在这种情况下，以使其更小。

这是其中一个数组的样子:

[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 144.0, 144.0, 145.0, 145.0, 144.0, 143.0, 143.0, 0.0, 0.0, 0.0]

如你所见，它总是一行(我们称之为“array_row”)，有很多元素(对于这个例子我只是写了一个有 15 个元素的数组例子)

我如何插值？

我正在使用 scikit-image resize 方法，像这样:

new_array = skimage.transform.resize(array_row, (1, 10))

这个插值的结果看起来像这样:

[0.0, 0.0, 71.49999999, 144.0, 144.60344827, 145.0, 144.70896278, 143.0, 71.49999999, 0.0, 0.0]

当使用插值时，这个结果是这样的。值“71.49999999”是因为非零值之前和/或之后的零值，这是正常的。

但就我而言，我不希望发生这种情况。我想让 skimage.transform.resize 忽略零值，这样结果会是这样的:

[0.0, 0.0, 144.0, 144.0, 144.60344827, 145.0, 144.70896278, 143.0, 143.0, 0.0, 0.0]

不应更改这些值(或至少只能从旁边的非零值开始)。

我实际上不知道该怎么做。我尝试了一些类似掩码的方法，并为被掩码的索引赋予值“255”，这也没有给出预期的结果。

您知道如何实现这个目标吗？

Answer 1

scikit-image 函数需要一个规则间隔的值网格，但 scipy 中还有其他插值器允许更多的自由。例如，考虑一个三次插值器，它将输入坐标和值作为输入:

import numpy as np
from scipy import interpolate

import matplotlib.pyplot as plt


y = np.array([150, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 144.0, 144.0, 145.0, 145.0, 144.0, 143.0, 143.0, 0.0, 0.0, 148])
x = np.arange(len(y))
x_ = np.linspace(0, 14, 100)
mask = (y != 0)

p = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')
p_masked = interpolate.interp1d(x[mask], y[mask], kind='cubic')

plt.plot(x, y, 'x-', label='Input')
plt.plot(x_, p(x_), label='Interpolated')
plt.plot(x_, p_masked(x_), label='Interpolated (ignoring zeros)')
plt.legend()
plt.savefig('/tmp/cubic_interpolation.png', dpi=300)
plt.show()

对于这种方法，您需要指定端点，因为它不进行外推。径向基函数更适合外推，但在没有数据的区域也倾向于回落到零。