使用python（最好是scipy）对稀疏网格进行插值

Question

我有一个大 (2000 x 2000) 像素网格，其值仅在某些 (x,y) 坐标处定义。例如，它的简化版本如下所示：

-5-3--
---0--
-6--4-
-4-5--
---0--
-6--4-

我如何进行线性插值或最近邻插值，以便我可以在网格中的每个位置都有一个定义的值。

Answer 1

这是我的尝试。

import numpy as np
from matplotlib.mlab import griddata

##Generate a random sparse grid
grid = np.random.random((6,6))*10
grid[grid>5] = np.nan

## Create Boolean array of missing values
mask = np.isfinite(grid)

## Get all of the finite values from the grid
values = grid[mask].flatten()

## Find indecies of finite values
index = np.where(mask==True)

x,y = index[0],index[1]

##Create regular grid of points
xi = np.arange(0,len(grid[0,:]),1)
yi = np.arange(0,len(grid[:,0]),1)

## Grid irregular points to regular grid using delaunay triangulation
ivals = griddata(x,y,values,xi,yi,interp='nn')

这就是我将不均匀分布的点插值到规则网格的方法。我没有尝试过任何其他类型的插值方法（即线性）。