使用 matplotlib 从地形数据创建平滑表面图

Question

我有一个代码可以根据纬度、经度和海拔数据创建 3d 地形表面。

我正在使用ax.plot_surface，它创建了一个看起来像这样的地形表面：

我想平滑数据以创建看起来更像这样的图片：

有没有更好的方法来平滑网格所做的插值？

my_data 按 [lat,lon,elev] 大小（912,3）排序

下面的代码

import os
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata


fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
my_data = np.genfromtxt('2014_0.01_v3_HDF5.txt', delimiter = ',',     skip_header = 1)
my_data[my_data==0] = np.nan 
my_data = my_data[~np.isnan(my_data).any(axis=1)]
X = my_data[:,0] 
Y = my_data[:,1]
Z = my_data[:,2]
xi = np.linspace(X.min(),X.max(),(len(Z)/3))
yi = np.linspace(Y.min(),Y.max(),(len(Z)/3))
zi = griddata((X, Y), Z, (xi[None,:], yi[:,None]), method='nearest')

xig, yig = np.meshgrid(xi, yi)

surf = ax.plot_surface(xig, yig, zi, cmap='gist_earth')
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
ax.set_title('2014 ATM Data 0.01 Degree Spacing')
ax.set_xlabel('Latitude')
ax.set_ylabel('Longitude')
ax.set_zlabel('Elevation (m)')
ax.set_zlim3d(0,8000)

Answer 1

您可以将插值方法替换为从最接近的三次插值。它为您提供更好的表面。

zi = griddata((X, Y), Z, (xi[None,:], yi[:,None]), method='cubic')