将不规则间距数据插值到三维网格

Question

我正在使用一些仪器数据记录特定纬度，经度和压力（高度）坐标处的温度。我需要从这个仪器数据中创建一个3d网格，然后我可以使用它来获取插值网格数据的垂直截面。我已经看过几乎每一个插值函数/库，我都可以找到，而且我仍然无法绕着我的脑袋绕过如何做到这一点。

我不想使用Mayavi，因为它似乎在我学校的服务器上出错，我宁愿不尝试处理现在修复它。

该数据目前在4个独立的1d阵列中，我用它们模拟了一些我试图获得的散点图。

这里是我的仪器数据点的结构：

，这里是什么，我试图创建：

最后，我想创建某种三维轮廓从这些点我可以切片。每个绘制的点都有相应的温度，这实际上是我认为在尺寸和任何方面都让我失望的原因。

Answer 1

从非结构化数据到结构化数据集有几个选项。

最简单的选择可能是使用scipy interpolate.griddata方法，该方法可以使用线性或三次插值插值非结构化点。

另一种选择是定义网格，然后对落入每个网格单元的所有非结构化点进行平均，给出网格化数据的表示。你可以使用诸如CIS这样的工具轻松地完成这件事（完全公开，我写这个包来做这种事情）。

或者，也有试图通过确定基于非结构化数据的网格点的最可能的值，例如使用kriging与pyKriging包内插数据的更复杂的方法，但我从来没有用过这个。