我有以点 (x,Y,Z) 为特征的二维网格上的数据。 X 和 Y 值表示每个点的位置，Z 是每个点的“高度”或“强度”。
我的问题是，我的数据坐标沿 X 轴的间隔非常紧密(约 1000 点)，而我的 Y 坐标则分散(约 50 点)。这意味着当在散点图上绘制时，我基本上拥有相邻线之间具有相等数量空白的数据线。
我的数据在散点图上的间隔示例:
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我想对这些点进行插值以获得连续的表面。我希望能够评估该表面上任何位置的“高度”。我已经尝试过似乎每一种 scipy 插值方法，但不确定最“智能”的方法是什么。我应该插入每个垂直数据切片，然后将它们缝合在一起吗？
我想要尽可能光滑的表面，但需要一种形状保持方法。我不希望任何插值曲面超出我的输入数据。
您能提供的任何帮助都会非常有帮助。
编辑:
当我更多地思考这个问题时，似乎对垂直切片进行插值然后将它们缝合在一起是行不通的。这将导致沿垂直切片的值仅受该切片的影响，这不会导致表面不准确吗？
最佳答案
我推荐这个tutorial 。它的核心是(从链接中提取):
>>> grid_x, grid_y = np.mgrid[0:1:100j, 0:1:200j]
>>> from scipy.interpolate import griddata
>>> grid_z0 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='nearest')
>>> grid_z1 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='linear')
>>> grid_z2 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='cubic')
这将为您提供三种不同级别的数据插值 (doc) .
关于Python - 在数据行之间进行插值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14106912/