在pyplot中插值NaN值而不使用scipy.interpolate.griddata

Question

我想知道怎么在不对数据本身进行插值的情况下，使用plt.contourf来绘制图。问题是我尝试过scipy.interpolate.griddata，但因为我的数据量太大，耗时很长。

我想知道有没有更快的方法，比如用pyplot，来绘制包含NaNs的数据，而不出现这些空白。

举个例子：

如果我有：

import numpy as np.
from numpy import nan
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.array([[  9.,   3.,   2.,   5.,   9.,   3.,   2.,   5.],
              [  3.,  nan,   5.,   1.,   3.,  nan,   5.,   1.],
              [  5.,   8.,   2.,   9.,   5.,   8.,   2.,   9.],
              [  9.,   3.,   2.,   5.,   9.,   3.,   2.,   5.],
              [  3.,  nan,   5.,   1.,   3.,  nan,   5.,   1.],
              [  5.,   8.,   2.,   9.,   5.,   8.,   2.,   9.],
              [  9.,   3.,   2.,   5.,   9.,   3.,   2.,   5.],
              [  3.,  nan,   5.,   1.,   3.,  nan,   5.,   1.],
              [  5.,   8.,   2.,   9.,   5.,   8.,   2.,   9.],
              [  9.,   3.,   2.,   5.,   9.,   3.,   2.,   5.],
              [  3.,  nan,   5.,   1.,   3.,  nan,   5.,   1.],
              [  5.,   8.,   2.,   9.,   5.,   8.,   2.,   9.]])

xa = np.arange(8)+2

ya = -np.arange(12)

plt.figure()
plt.contourf(xa,ya,a,100)
plt.show()

我想得到：

我希望能更简单、更快地填补这些空白...

Answer 1

Pandas有一个很棒的插值接口，你只需要这样做：

import pandas as pd

a_interp = pd.DataFrame(a).interpolate(method='linear', axis=0).values
plt.contourf(xa, ya, a_interp, 100)
plt.show()