matlab网格网格的使用

Question

对不起，我不得不继续回到网格不规则间隔数据的问题。对于如何将数据网格化到常规网格的问题，我似乎没有看到任何明确的回答，而对我来说，软件文档对那些已经知道的人来说是件好事。 我有 29 个点的 x、y、z 数据，标题为“Lon Lat Z”。用这些数据绘制轮廓是我所做的：

1. 读入数据后，制作一个 300 x 300 点的规则网格，用于插值

   numcols, numrows = 300, 300
   xi = np.linspace(data.Lon.min(), data.Lon.max(), numcols)
   yi = np.linspace(data.Lat.min(), data.Lat.max(), numcols)
   xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)
   

   此时打印 xi 和打印 yi 根据我的数据给出 x 和 y，插值超过 300x300 点。

2. 在上面创建的网格上插入数据

   x, y, z = data.Lon.values, data.Lat.values, data.Z.values
   zi = griddata(x, y, z, xi, yi)
   

   此时如果我这样做 print zi 我会得到

   [[-- -- -- ..., -- -- --]
   [-- -- -- ..., -- -- --]
   [-- -- -- ..., -- -- --]
   ...,
   [-- -- -- ..., -- -- --]
   [-- -- -- ..., -- -- --]
   [-- -- -- ..., -- -- --]]

我期待看到插值 z 的值。我还有一个定义为由轮廓覆盖的地图对象。绘图功能为我提供了单独的数字，用于底图和等高线，以及正确的等高线值。 我的问题是为什么我得到轮廓的空白值以及它们是如何正确绘制的？ 为了完整起见，这是我的绘图功能

fig=plt.figure(figsize=(8,4.5))
im = plt.contourf(xi, yi, zi)
plt.show()

出现两个图（并排的底图和等高线）

请帮忙。

Answer 1

以下应该有效：

numcols, numrows = 300, 300
xi = np.linspace(data.Lon.min(), data.Lon.max(), numrows)
yi = np.linspace(data.Lat.min(), data.Lat.max(), numcols)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

x, y, z = data.Lon.values, data.Lat.values, data.Z.values
points = np.vstack((x,y)).T
values = z
wanted = (xi, yi)
zi = griddata(points, values, wanted)

所以最后一行是griddata 的工作原理（假设您使用scipy.interpolate.griddata？） 您遇到的问题是您似乎给了griddata 五个参数，而如果我查看http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.griddata.html#scipy.interpolate.griddata 它会显示以下内容：

scipy.interpolate.griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=nan)

所以在你的情况下，我猜给出五个参数是它出错的地方（如果你这样做，请确认它是否有效，因为我没有你的数据，所以我无法测试它是否给出了正确的结果)。

因此，在您的情况下，已知值的点是 x，而在该点已知的值是 y 值，而您想知道它们的点是 z 值。不知道method='linear' 是如何处理你的论点的，而你给出的fill_value 也很糟糕，所以你应该只给出正确的输入（我认为这是我制定它们的正确方式），然后它应该可以工作对。

edit：以txt形式读入您的数据，并编写以下代码。你能运行它看看这是否是你想要的结果吗？

import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
class d():
    def __init__(self):
        A0 = open("test.txt","rb") # i just copypasted your data into a txt (without first row), and reading it in in this class, so that the names are the same as yours
        A1 = A0.readlines()
        A = np.zeros((len(A1),3))
        for i, l in enumerate(A1):
            li = l.split()
            A[i,0] = float(li[0])
            A[i,1] = float(li[1])
            A[i,2] = float(li[2])
        self.Lon = A[:,0]
        self.Lat = A[:,1]
        self.Z = A[:,2]

data = d()
numcols, numrows = 30, 30
xi = np.linspace(data.Lon.min(), data.Lon.max(), numrows)
yi = np.linspace(data.Lat.min(), data.Lat.max(), numcols)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)

x, y, z = data.Lon, data.Lat, data.Z
points = np.vstack((x,y)).T
values = z
wanted = (xi, yi)
zi = griddata(points, values, wanted)
import pylab as plt
fig = plt.figure(0, figsize=(8,4.5))
im = plt.contourf(xi, yi, zi)
plt.colorbar()
fig2 = plt.figure(1, figsize=(8,4.5))
im = plt.scatter(xi, yi, c= zi)
plt.colorbar()
plt.show()