如何使用 python 从给定坐标创建 3D 表面？

Question

我有一些带有高度的离散坐标，我需要创建一个光滑的表面，我将继续使用它。我需要该表面中所有坐标的高度。我正在考虑使用 3D 样条，但在应用类似问题中建议的方法时遇到了麻烦。我不是一个经验丰富的程序员，所以我可能会发现任何有用的建议。如果我可能会问一些与之前已经讨论过的内容非常相似的问题，请原谅我。我正在使用 Python 3.6。

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我做了一个小清单（类似于我的清单）。

Z=[]
Z.append([20.2, 20.1, 35])
Z.append([20.1, 24.5, 36])
Z.append([21.0, 23.2, 33])
Z.append([22.3, 20.0, 34])
Z.append([22.3, 19.5, 28])
Z.append([20.1, 19.5, 27])
Z.append([20.1, 24.6, 31])
Z.append([22.3, 24.6, 32])

这里的第一个数字代表经度，第二个代表纬度，第三个代表海拔。我需要制作一个“表面”（不一定要绘制它），其中包含有关此矩形之间所有坐标的信息。

我认为这听起来可能不清楚，但问题可能在于我不知道我正在寻找的数据的确切结构或类型。

Answer 1

一种可能性是使用来自 scipy 的方法 griddata。

以下是如何对数据使用最近邻插值法的小示例：

import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
# --------------------
Z=[]
Z.append([20.2, 20.1, 35])
Z.append([20.1, 24.5, 36])
Z.append([21.0, 23.2, 33])
Z.append([22.3, 20.0, 34])
Z.append([22.3, 19.5, 28])
Z.append([20.1, 19.5, 27])
Z.append([20.1, 24.6, 31])
Z.append([22.3, 24.6, 32])
# ---------------------------
xin=np.array(Z)[:,0];
yin=np.array(Z)[:,1];
zin=np.array(Z)[:,2];
# ----------------------------
xout=np.linspace(20.,23.,10);
yout=np.linspace(19.,25.,10);
xout,yout = np.meshgrid(xout,yout);
# ----------------------------
zout=griddata((xin,yin),zin,(xout,yout),'nearest');
# -----------------------------
from pylab import pcolormesh,show
pcolormesh(xout,yout,zout);show();