我意识到NumPy通过Matplotlib有一个griddata，但是有一个griddata3（同样有griddata，但更高的维度）？
换句话说，我有（x，y，z，d（x，y，z））其中（x，y，z）形成不规则网格，d（x，y，z）是标量函数三个变量。我需要使用某种插值生成一组新的（xi，yi，zi）点的d（xi，yi，zi），这种插值可以处理原始（x，y，z）数据的不均匀性。 / p>
最终，（xi，yi，zi，d（xi，yi，zi））数据必须以某种方式呈现为表面，但这对以后来说是一个问题。我也没有d（。）函数的分析形式;我只是有数据。
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不确定如何渲染3个变量的标量函数的表面，除非使用cutplanes或类似的东西。 Mayavi（真正VTK为Mayavi提供支持）通过enthought.mayavi.mlab.pipeline.delaunay3d支持有效的Delaunay三角剖分，griddata3是delaunay3d使用的算法的核心。查看他们发布的the 2D example代码，只需添加一个维度（并使用{{1}}代替）。我不知道如何明确获取用于渲染表面的插值，但可能有一种方法可以通过Mayavi对其进行采样，您可以通过文档挖掘或询问其中一个Enthought邮件列表。
或者，NCAR natgrid库中的C函数之一可能有用，即dsgrid3d。有一个部分包装器实现为matplotlib toolkit。
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