我有一个以点（x，Y，Z）为特征的2d网格数据。 X和Y值表示每个点的位置，Z是每个点的“高度”或“强度”。
我的问题是我沿X轴的数据坐标间距非常近（~1000点），而我的Y坐标则是展开（~50点）。这意味着当在散点图上绘制时，我基本上拥有相邻行之间具有相等空白空间的数据行。
我的数据在散点图上的间距示例：
ooooooooooooooooooooooooooooooo
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我想插入这些点以获得连续的表面。我希望能够评估此表面上任何位置的“高度”。我已经尝试了似乎每个scipy插值方法，并且不确定最“智能”的方法是什么。我应该插入每个垂直数据片段，然后将它们拼接在一起吗？
我希望表面尽可能光滑，但需要一种形状保持方法。我不希望任何插值曲面超出我的输入数据。
您可以提供的任何帮助都非常有帮助。
修改
当我更多地考虑这个问题时，似乎插入垂直切片然后将它们拼接在一起是行不通的。这会导致沿垂直切片的值仅受该切片的影响，这不会导致表面不准确吗？
答案 0 :(得分：3)
我推荐这个tutorial。它的内容是（从链接中解除）：
>>> grid_x, grid_y = np.mgrid[0:1:100j, 0:1:200j]
>>> from scipy.interpolate import griddata
>>> grid_z0 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='nearest')
>>> grid_z1 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='linear')
>>> grid_z2 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='cubic')
这将为您提供三种不同级别的数据插值(doc)。
答案 1 :(得分：0)
如果您正在寻找表面，我的假设是您可以使用垂直切片，然后绘制填充的数据。