擅长:python、mysql、java
<p>如果需要最近邻居的值,可以使用scipy.interpolate中的<a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.NearestNDInterpolator.html#scipy.interpolate.NearestNDInterpolator">NearestNDInterpolator</a>。也有<a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/interpolate.html#id1">other interpolators</a>,你也可以考虑。</p>
<p>可以使用以下命令查找NaN值的X、Y索引值:</p>
<pre><code>import numpy as np
nan_locs = np.where(np.isnan(data))
</code></pre>
<p>还有其他一些插值选项。一种选择是用<a href="http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.median.html">median filter</a>的结果替换NaN值(但是您的区域对于这个来说有点大)。另一个选项可能是<a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.ndimage.morphology.grey_dilation.html#scipy.ndimage.morphology.grey_dilation">grayscale dilation</a>。正确的插值取决于您的端域。</p>
<p>如果以前没有使用过SciPy ND插值器,则需要提供X、Y和值数据以使插值器适合,然后再提供X和Y数据以使值适合在其上进行插值。可以使用上面的where示例作为模板来执行此操作。</p>