比喻为scipy.interpolate.griddata？

Question

我想插入给定的3D点云：

我查看了scipy.interpolate.griddata，结果正是我所需要的，但据我所知，我需要输入“griddata”，这意味着x = [[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2]]。

但我给出的3D点云没有这种网格外观 - x，y值的行为不像网格 - 无论如何，每个x，y值只有一个z值。*

对于我的非网格点云，还有替代scipy.interpolate.griddata吗？

*编辑： “没有网格外观”意味着我的输入如下：

x = [0,4,17]
y = [-7,25,116]
z = [50,112,47]

Answer 1

这是我用于此类内容的功能：

from numpy import linspace, meshgrid

def grid(x, y, z, resX=100, resY=100):
    "Convert 3 column data to matplotlib grid"
    xi = linspace(min(x), max(x), resX)
    yi = linspace(min(y), max(y), resY)
    Z = griddata(x, y, z, xi, yi)
    X, Y = meshgrid(xi, yi)
    return X, Y, Z

然后像这样使用它：

  X, Y, Z = grid(x, y, z)

Answer 2

Scipy有一个文档，其中包含如何使用scipy.interpolate.griddata的具体示例，他们会准确地解释您的要求。看这里： http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.griddata.html

简而言之，你这样做得到“网格数据”：

grid_x, grid_y = np.mgrid[0:1:100j, 0:1:200j]

这将形成一个100x200的网格，在x和y方向上的范围从0到1.

grid_x, grid_y = np.mgrid[-10:10:51j, 0:2:20j]

这将形成一个51x20的网格，在x方向上为-10到10，在y方向上为0到2。

现在你必须更正scipy.interpolate.griddata的输入。