Python - 拟合2D矩形数据

Question

我正在使用python 2.7编写一个程序，并且我正在精确地指出插入/拟合某些矩形数据的最佳方法。

我有一堆格式为z = f（x，y）的已知数据点，其中x和y在网格上均匀分布。我的x点范围从0到100，增量为0.1。我的y点范围从0到100，增量为2.

我在插入或拟合此数据时的问题是我的y数据坐标之间的间距很大。我正在寻找适合这些数据的最佳方法，以便我可以评估任何（X，Y）坐标对的高度Z.我希望得到的表面尽可能光滑。使用griddata或rectbivariatespline的传统方法不会产生光滑的表面 - 似乎因为我的y点之间的空间远大于我的x点之间的空间。

我考虑的一个选项是使用polyfit（或类似的东西）将多项式拟合到每个切片（每个X处的Y对Z曲线），然后将这些切片内插在一起以产生更光滑的表面。这似乎是一种迂回的做事方式。这是我最好的选择吗？

将切片拟合到多项式的示例：

如果适合多项式，我的每个切片（固定X处的Y对Z）大致为高斯或双峰。它们是相当简单的发行版。

我的目标是能够生成一个平滑，紧密贴合的表面，以便在3D或pcolor样式图表中显示。我需要避免摆动超过Zmax和Zmin。我知道使用样条线时这是一个问题。

我的目标：

感谢您提供的任何帮助。如果您需要任何详细说明，我会仔细观察这个帖子并快速回复。

修改

从我所看到的，似乎我正在寻找的是用于2d数据的python中的形状保留插值方法。对于matlab我需要一些pchip的东西，但是对于表面来说。我查看了所有文档，找不到任何可以保证表面光滑的形状。

Answer 1

  

使用griddata或rectbivariatespline的传统方法不行   产生光滑的表面 - 看似因为我之间的空间   y点远远大于我的x点之间的空间“

你应该尝试适当地缩放你的y坐标 - 至少griddata假定一个欧几里德度量，即所有维度的长度尺度都相似。

如果你在另一个想要保持形状的插值，请参阅我的答案here但是，这样的插值不会做任何平滑，所以也许这不是你想要的。

Answer 2

您可以在Google Code存储库中尝试我的BSD许可的基于numpy和scipy的曲线和曲面拟合库：

http://code.google.com/p/pyeq2/downloads/list

它有很多例子，包括用于性能的Python并行编程。由于它是免费的，因此不需要花费任何费用。

詹姆斯