[英]Interpolating np.nan values in scipy
我想通過插入以粗體顯示的元素來填充np.nan數據值。 它們是在其他維度上與np.nan的相同位置相對應的元素。
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
data = np.array([[[3, 2, 1, 3, 2],
[**np.nan**, 1, 1, 4, 4],
[4, 2, 3, 3, 4],
[1, 1, 4, 1, 5],
[2, 4, 5, 2, 1]],
[[6, 7, 10, 6, 6],
[**5**, 9, 8, 6, 9],
[6, 10, 9, 8, 10],
[6, 8, 7, 10, 8],
[10, 9, 9, 10, 8]],
[[12, 14, 12, 15, 15],
[**21**, 11, 14, 14, 11],
[13, 13, 16, 15, 11],
[14, 15, 14, 16, 14],
[13, 15, 11, 11, 14]]])
result = interp1d(data, kind='cubic')
print result
結果
TypeError: __init__() takes at least 3 arguments (3 given)
最好的方法是什么? 由於我必須處理非常大的數組,因此我正在尋找有效的方法。
您的問題太籠統了,插值不需要5 * 5矩陣中的任何信息,只需其他維度中同一單元格中的值即可? 如果是這樣的話,那就太麻煩了,因為有太多的插值工具無法滿足不同的需求。 我會說,盡管scipy.interpolate
的文檔在某些方面有些薄弱,但也許最鄰近的方法應該為您提供一個良好的開端。
In [1]:
data = np.array([[[3, 2, 1, 3, 2],
[np.nan, 1, 1, 4, 4],
[4, 2, 3, 3, 4],
[1, 1, 4, 1, 5],
[2, 4, 5, 2, 1]],
[[6, 7, 10, 6, 6],
[5, 9, 8, 6, 9],
[6, 10, 9, 8, 10],
[6, 8, 7, 10, 8],
[10, 9, 9, 10, 8]],
[[12, 14, 12, 15, 15],
[21, 11, 14, 14, 11],
[13, 13, 16, 15, 11],
[14, 15, 14, 16, 14],
[13, 15, 11, 11, 14]]])
In [2]:
data1=data.reshape((3,-1))
In [3]:
#the one you want to interpolate
data1[:,(np.isnan(data.reshape((3,-1))).any(0))]
Out[3]:
array([[ nan],
[ 5.],
[ 21.]])
In [4]:
#the other 'good' data points
data1[:,~(np.isnan(data.reshape((3,-1))).any(0))]
Out[4]:
array([[ 3., 2., 1., 3., 2., 1., 1., 4., 4., 4., 2.,
3., 3., 4., 1., 1., 4., 1., 5., 2., 4., 5.,
2., 1.],
[ 6., 7., 10., 6., 6., 9., 8., 6., 9., 6., 10.,
9., 8., 10., 6., 8., 7., 10., 8., 10., 9., 9.,
10., 8.],
[ 12., 14., 12., 15., 15., 11., 14., 14., 11., 13., 13.,
16., 15., 11., 14., 15., 14., 16., 14., 13., 15., 11.,
11., 14.]])
In [5]:
import scipy.interpolate as si
In [6]:
Q=si.NearestNDInterpolator(data1[:,~(np.isnan(data.reshape((3,-1))).any(0))][[1,2]].T,
data1[:,~(np.isnan(data.reshape((3,-1))).any(0))][0])
In [8]:
#the first value is the answer, the 2nd is the index of the nearest neighbor.
Q.tree.query([5,21])
Out[8]:
(6.082762530298219, 3)
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