2

我有一组数据，其中包括 x 和 y 坐标以及每个坐标的计算值。网格是不规则的，所以现在我一直在创建一个散点图并将值分隔到 bin 中以显示为轮廓，如下面链接中的 img 所示。 http://i.stack.imgur.com/m7XHm.png

我想通过使用meshgrid然后对计算值进行插值来使用matplotlib中的imshow/contour功能来改进这个方法。我可以让它正常工作，但我最终遇到的问题是它丢失了没有数据的图像区域（现实生活中的空白）并将它们连接起来，如下面链接中的图像所示，用于相同的数据。 http://i.stack.imgur.com/ZCRog.png

我试图找到最好的方法来做到这一点，但我没有找到任何帮助。有人有建议吗？

我想我需要在 meshgrid 阶段修改方法，但我不确定。我的代码如下

    x=nodalData[:,1] #array of x values from input file
    y=nodalData[:,2] #array of y values from input file

    #define the linear grid
    xi, yi = np.linspace(x.min(), x.max(), 100), np.linspace(y.min(), y.max(), 100) 
    xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

    z=Rres #array calculated elsewhere corresponding to x,y pair

    #interpolate
    zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), z, (xi, yi), method='cubic')
    #plot    
    plt.imshow(zi, vmin=z.min(), vmax=z.max(), origin='lower', extent=[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])
4

1 回答 1

0

这是一个奇怪的问题，因为插值的目的是为数据不足的区域找到合理的估计值。我建议要么接受新图具有插值，因此如果“无数据”区域不再存在，则可以。或者，您可以data voids在进行插值后将其放入，例如使用您的第一个图作为掩码。

于 2012-04-23T18:04:22.340 回答