Question

我正在研究一些python代码，将不规则数据插入到180°纬度x 360°lon球形网格上。当我调用以下代码时，代码当前挂起：

def geo_interp(lats,lons,data,grid_size_deg):

        deg2rad = pi/180.
        new_lats = np.linspace(grid_size_deg, 180, 180) * deg2rad
        new_lons = np.linspace(grid_size_deg, 360, 360) * deg2rad

        knotst, knotsp = new_lats.copy(), new_lons.copy()
        knotst[0] += .0001
        knotst[-1] -= .0001
        knotsp[0] += .0001
        knotsp[-1] -= .0001

        lut = LSQSphereBivariateSpline(lats.ravel(),lons.ravel(),data.T.ravel(),knotst,knotsp)

        data_interp = lut(new_lats, new_lons)
        return data_interp

当我调用上面的子例程时，我用作参数的数组都符合文档中列出的LSQSphereBivariateSpline的要求。当我运行它时，它需要比处理180x360数据集所需的时间长得多。

当我使用python -m trace --trace运行脚本时，输出的最后一行在很长时间没有发生之前是 fitpack2.py(1025): w=w, eps=eps)

据我所知，fitpack2.py的第1025行在评论中，这更令人困惑。

所以我的问题是： 1.有没有办法判断它是悬挂还是非常慢？如果它挂了，我该怎么办呢？

我能想到的唯一一件事就是我不知道我在做什么就选择结。有没有一个好方法可以选择那些？我刚刚使用了网格，我将稍后进行插值，因为doc中的示例似乎是一个任意网格。

更新：它在约3小时后终于完成，但“插值数据”看起来像随机噪音。另外，如果这是相关的，据我所知，LSQSphereBivariateSpline是我可以使用的唯一函数，因为我的lats和lons没有严格增加。

另外，我应该在完成后添加输出以下警告：Warning (from warnings module): File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/scipy/interpolate/fitpack2.py", line 1029 warnings.warn(message) UserWarning: WARNING. The coefficients of the spline returned have been computed as the minimal norm least-squares solution of a (numerically) rank deficient system (deficiency=16336, rank=48650). Especially if the rank deficiency, which is computed by 6+(nt-8)*(np-7)+ier, is large, the results may be inaccurate. They could also seriously depend on the value of eps.

解决方案：我的结太多了，导致了冰川的速度和无用的结果。

Scipy LSQSphereBivariateSpline：挂起，如何选择结？

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