将边界外fill_value与scipy.interpolate.griddata和method=nearest一起使用

Question

函数scipy.interpolate.griddata允许指定关键字fill_value，文档对此指出：

用于填充凸包外部请求点的值 输入点。如果未提供，则默认值为 nan。此选项对"最近"方法无效。

但是，我需要指定一个在边界外使用的fill_value，当 将method='nearest'与 2D 数据结合使用。如何实现这一点？

Answer 1

这可以通过以下解决方法相对容易地实现：

1. 与method='nearest'一起运行
2. 用method='linear'再次运行;这里外面的区域充满了np.nan。
3. 只要结果中有 2 的 NaN，就将所需的fill_value分配给 1 的结果。

法典：

import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
def func(x, y):
return x*(1-x)*np.cos(4*np.pi*x) * np.sin(4*np.pi*y**2)**2
grid_x, grid_y = np.mgrid[0:1:100j, 0:1:200j]
points = np.random.rand(100, 2)
values = func(points[:,0], points[:,1])
grid_z0 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='nearest')
grid_z1 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='linear')
fill_value = 123  # Whatever you like
grid_z0[np.isnan(grid_z1)] = fill_value

一种不太临时的方法是显式计算凸包并使用它来分配填充值。这将需要更多的努力，但可能会运行得更快。