问题描述
我有一个固定大小的 numpy 数组,其中包含不规则间隔的数据。一个例子是:
[1 0 0 0 3 0 0 0 2 0
0 1 0 0 0 0 0 0 2 0
0 1 0 0 1 0 6 0 9 0
0 0 0 0 6 0 3 0 0 1]
我想让数组保持相同的形状,但所有 0 值都被从有数据的点插入的数据覆盖。如果将数组中的数据点视为高度值,那么这实际上就是在这些点上创建一个曲面。
我一直在尝试使用 scipy.interpolate.griddata
,但不断出现错误。我从一组已知数据点开始,如 [x,y,value]。对于上述,(第一行仅为简洁起见)
data = [0,1
0,3,3
0,8,2 ....................
然后我定义
points = (data[:,0],data[:,1])
values = (data[:,2])
接下来,我定义要采样的点(在本例中为我想要的网格)
grid = np.indices((4,10))
最后调用griddata
t = interpolate.griddata(points,values,grid,method = 'linear')
这将返回以下错误
ValueError: number of dimensions in xi does not match x
谢谢!
解决方法
已解决:您需要将所需的点作为元组传递
t = interpolate.griddata(points,values,(grid[0,:,:],grid[1,:]),method = 'linear')