scipy.interpolate.griddata：剪切z值并获取其中的区域

Question

关于此：analogy to scipy.interpolate.griddata? 我还有一个问题： 我的输出如下所示：

这是一个有噪音的金字塔（没有地面）。 在scipy.interpolate.griddata中是否有可能输入/选择某个z值，以便不的所有点都相等，这个z值会被删除？在我的例子中：例如我输入一个高z值 - ＆gt;只有具有某个红色值（= z值）的点才能保持活着并向我显示一个未填充的，噪音的红色三角形。目标是将这个区域放在这个噪音三角形内。

编辑： tldr：正如我刚才所了解的那样，这是一个 isoline 我正在寻找的东西以及它里面的区域。

EDIT2： 所以我发现从这个例子http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.griddata.html“grid_z1.T”返回一个包含所有z值的数组。在循环中，我可以消除所有不等于某个z值的值 - ＆gt;我得到了我的等值线。问题是，它不是重新连接iso 线，而是一个具有一些iso值的网格。这很好，但也许有更好的解决方案？ 还有其他一些方法，然后grid_z.T可以满足我的需求吗？

Answer 1

在将数据转换为网格形式之前，最好先完成此操作：

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

>> data = np.column_stack([x, y, z])
array([[  0,  -7,  50],
       [  4,  25, 112], # <<----------------  Keep this
       [ 17, 116,  47]])
>>> data = data[data[:,2] == 112]  # points with z==112
array([[  4,  25, 112]])

然后你可以使用griddata转换数据以进行绘图，或者例如给定here的函数：

X, Y, Z = grid(data[0], data[1], data[2])

Answer 2

在这种特殊情况下，我可以轻松解决它： 我没有消除所有不等于某个z值的值，而是消除了高于某个z值的所有值：

if grid_z1.T[i][j] > z0 or math.isnan(grid_z1.T[i][j]):
    grid_z1.T[i][j] = np.nan

因为我自己定义了gridsize，所以我很容易通过将gridsize与点数相乘来计算面积。

OT：很抱歉这么晚回复 - 我已经住院一周了。