Matplotlib内插/绘制非结构化数据

Question

通常，我处理的图像数据是m x n形状的数组。显示很简单，对吧？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#sample data
m,n = 10,20
sample = np.random.random((m,n))
plt.imshow(sample)

从不同的算法，我现在得到的数据有x，y，来自不同形状的数据为m，n但在相同的范围内。让我生成一些样本以便更好地解释。

k = 300
x = np.random.random((k,)) * m
y = np.random.random((k,)) * n
data = np.random.random((k,))

我想做两件事我不能理解。

1）以imshow风格绘制数据

2）为了更好的可比性，在矩形m，n网格上插入数据，即生成具有数据值的形状m，n的数组（如＆＃34;最近的＆＃34;）。

Im actuallte使用scipy.ndimage.map_coordinates来解决这个问题，但是无法让它反转...

干杯

Answer 1

以下是scipy.interpolate.griddata用法的略微更改示例：

enter code here
public void checkStatus()
{
 ABC abc = new ABC();
 // line of code
}