我有一个numpy 2D直方图，用两个空间坐标（x_array和y_array）对数据点进行分级，并平均每个bin中第三个data_array组件的值。
代码如下：
xbins = 240 #image is 240x240
ybins = 240
H, xedges, yedges = np.histogram2d(y_array, x_array, bins=[ybins, xbins], weights=data_array)
count, x, y = np.histogram2d(y_array, x_array, bins=[ybins, xbins])
H/=count
extent = [yedges[0], yedges[-1], xedges[-1], xedges[0]]
plt.imshow(H, extent=extent, interpolation='nearest')
等。 （在某些地方，x和y是相反的，我知道......这就是我开始工作的方式）。
我现在需要做的是对这些数据进行过采样（或网格），即使用重叠的样本进行几次采样，使整个采样移过，同时向上（单独），半个宽度，以获得更流畅的图像。
我显然可以增加分档的数量来提高分辨率，但这只能用于某一点...在某一点上有没有任何数据点的分档，因为它们是随机分布的。
我一直在研究这个问题，我只是难倒了。感谢您提供的任何帮助。