网格中的逆距离加权插值（Python）

Question

我的问题设置如下： 我有一个由细胞组成的网格，每个细胞都有相同的尺寸。 仅标记4个单元格（包含度量）并在图像中通过某些点指示。 在我的python程序中，我有一个数据帧，其中每一行代表一个网格单元格。每个单元格都有一个协调的标签（对于除了包含一个度量的4个单元格之外的所有单元格都是None）。

我想要做的是：使用反向加权插值，以获得网格中每个未标记单元格的度量（标签）。 您对如何解决此问题有任何建议，或者您知道是否有类似的代码示例执行相同的操作。任何帮助表示赞赏。 谢谢！

Answer 1

我想出了如何解决它。 首先，我使用此函数计算每个标记细胞和每个未标记细胞之间的距离

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
"""
Calculate the great circle distance between two points 
on the earth (specified in decimal degrees)
"""
# convert decimal degrees to radians 
lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
# haversine formula 
dlon = lon2 - lon1 
dlat = lat2 - lat1 
a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
c = 2 * asin(sqrt(a)) 
# Radius of earth in kilometers is 6371
km = 6371* c
return km

然后我创建了一个名为iwd的函数，它使用标准公式应用逆加权距离插值。 之后，我能够获得每个单元格的标签，从而产生以下图像：