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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”。

我的问题是我沿 X 轴的数据坐标非常紧密（约 1000 点），而我的 Y 坐标分散开（约 50 点）。这意味着当绘制在散点图上时，我基本上有数据行，相邻行之间的空白空间数量相等。

我的数据在散点图上的间隔示例：

ooooooooooooooooooooooooooooooo


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我想插入这些点以获得一个连续的表面。我希望能够评估此表面上任何位置的“高度”。我已经尝试过每一种 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，然后将它们拼接在一起吗？

我想要一个尽可能光滑的表面，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：

当我更多地考虑这个问题时，似乎插值垂直切片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？

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我推荐这个 教程。它的胆量是（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)。

于 2013-01-01T01:50:23.370 回答
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如果您正在寻找表面，我的假设是您可以通过使用垂直切片，然后绘制填充数据来获得。

于 2013-01-01T00:11:03.753 回答