小编MEv*_*ans的帖子

我有一个256 x 256 x 32网格的规则间隔点,范围在x,y和z以及相关的变量"a".我还在一个更有限的x,y,z空间中有一组随机分散的点,并带有一个相关的变量"b".我本来想要做的是插入并将我的随机数据外推到与"a"立方体匹配的规则间隔网格,如下所示:

到目前为止,我已经使用了scipy的griddata来实现插值,这似乎工作得很好,但它无法处理外推(据我所知)并且输出会急剧截断为'nan'值.在研究这个问题的同时,我遇到了一些人第二次使用griddata并使用'nearest'作为插值方法来填充'nan'值.我尝试了这个,但结果似乎不可靠.如果我使用具有"线性"模式的fill_Value,则会获得更合适的效果,但此时它更像是一个软糖,因为fill_Value必须是常量.

我注意到MATLAB有一个ScatteredInterpolant类似乎可以做我想要的,但我无法在Python中找到一个等效的类,也没有弄清楚如何在3D中有效地实现这样的例程.任何帮助是极大的赞赏.

我用于插值的代码如下:

x, y, z, b = np.loadtxt(scatteredfile, unpack = True)

# Create cube to match aCube dimensions
xi = np.linspace(-xmax_aCube, xmax_aCube, 256)
yi = np.linspace(-ymax_aCube, ymax_aCube, 256)
zi = np.linspace(zmin_aCube, zmax_aCube, 32)

# Interpolate scattered points
X, Y, Z = np.meshgrid(xi, yi, zi)
bCube = griddata((x, y, z), b, (X, Y, Z), method = 'linear')    

我目前正在Sage中使用matplotlib来绘制一些数据.我使用这个例子可以添加多个y轴:

from mpl_toolkits.axes_grid1 import host_subplot
import mpl_toolkits.axisartist as AA
import matplotlib.pyplot as plt

if 1:

    host = host_subplot(111, axes_class=AA.Axes)
    plt.subplots_adjust(right=0.75)

    par1 = host.twinx()
    par2 = host.twinx()

    offset = 60
    new_fixed_axis = par2.get_grid_helper().new_fixed_axis
    par2.axis["right"] = new_fixed_axis(loc="right",
                                        axes=par2,
                                        offset=(offset, 0))

    par2.axis["right"].toggle(all=True)



    host.set_xlim(0, 2)
    host.set_ylim(0, 2)

    host.set_xlabel("Distance")
    host.set_ylabel("Density")
    par1.set_ylabel("Temperature")
    par2.set_ylabel("Velocity")

    p1, = host.plot([0, 1, 2], [0, 1, 2], label="Density")
    p2, = par1.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label="Temperature")
    p3, = par2.plot([0, 1, 2], [50, 30, 15], label="Velocity")

    par1.set_ylim(0, 4)
    par2.set_ylim(1, 65)

    host.legend()

    host.axis["left"].label.set_color(p1.get_color()) …