使用numpy，griddata和imshow有效地可视化不规则间隔的数据列

Question

我有一个numpy数组

dtype=[('offset', '<i8'), ('data', '<f8', (2000,))]

偏移项可以是任何顺序，并且可以重复术语。

我想定期数据以进行可视化，以便每个矢量在其相对空间位置可视化。这应该包括：

• 使用相同的偏移项对矢量求和并进行归一化
• 从现有向量中插入缺失的向量

我正在做的第一部分

size = np.amax(gathers['offset'] - np.amin(gathers['offset']))
panel = np.zeros(size, dtype=np.float)
fold = np.zeros(size, dtype=np.float)
for trace in gathers:
    panel[trace['offset']-np.amin(gathers['offset'])] += trace
    fold[trace['offset']-np.amin(gathers['offset'])] += 1
for index, trace in enumerate(panel):
    panel[index] /= fold[index]
plt.imshow(panel, aspect='auto')
plt.show()

这很慢。

对于第二部分，我一直试图使用scipy.griddata但没有成功，因为我无法弄清楚如何为插值创建数据坐标。