python - 使用 scipy.interpolate.griddata 和 method=nearest 边界外的 fill_value

Question

函数scipy.interpolate.griddata允许指定关键字fill_value，文档声明：

用于填充输入点凸包之外的请求点的值。如果未提供，则默认为 nan。 此选项对“最近”方法无效。

但是，在使用2D 数据时，我需要指定fill_value在边界之外使用。method='nearest'如何做到这一点？

Answer 1

这可以通过以下解决方法相对容易地实现：

1. 运行method='nearest'
2. 再次运行method='linear'；这里外部区域充满了np.nan.
3. 在 2 的结果中有 NaN 的任何地方。将您想要的分配给fill_value1 的结果。

代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata

def func(x, y):
    return x*(1-x)*np.cos(4*np.pi*x) * np.sin(4*np.pi*y**2)**2

grid_x, grid_y = np.mgrid[0:1:100j, 0:1:200j]

points = np.random.rand(100, 2)
values = func(points[:,0], points[:,1])

grid_z0 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='nearest')
grid_z1 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='linear')

fill_value = 123  # Whatever you like
grid_z0[np.isnan(grid_z1)] = fill_value

一种不那么特别的方法是显式计算凸包并使用它来分配填充值。这将需要更多的努力，但可能会运行得更快。