我想插入內容掩蓋數據的二維數組。我已經使用了一些SciPy模塊的可用方法，包括interp2d,bisplrep/bisplev以及RectBivariateSpline。作爲附加信息，我的數據是一個常規數組，這意味着網格具有相同的尺寸（在此情況下爲1ºX1º）。帶掩碼數據的Scipy插值？

話雖如此，是否有任何方法來插入避免與Python數組中的屏蔽數據？我仍然使用Python和NumPy/SciPy模塊。

來源

2016-03-04 hurrdrought

其實我並不認爲有很多插值忽略屏蔽數據。至少不是像numpy，scipy這樣的標準庫。我總是寫下我自己的接受面具的功能。對於一維數據，至少可以用掩碼（''x = x [〜y.mask]''和'y = y [〜y'）掩蓋''x''和''y''。掩碼]''），但是因爲這使得n維數據不可能的數組變平。 – MSeifert

如何製作只包含未屏蔽數據的數組副本？（例如'ma.filled'）。既然現在你的數組不再是一個完整的網格，你不能使用'RectBivariateSpline'，但是'interp2d'仍然可以工作。你只需要將每個點指定爲x，y，z，這樣你就不得不在numpy的幫助下生成那些輸入數據。 – roadrunner66

許多'ma'知道函數使用'filled'來創建一個臨時副本。例如'ma.sum'使用'filled（0）'來替換被無害0的掩碼值。在插值情況下什麼是無害的價值？ – hpaulj

實際上，您可以使用每個接受x, y, z（這是interp2d以及其他可能的情況）的函數與您的掩碼數據。但是，你需要明確創建mgrid：

z = ... # Your data 
x, y = np.mgrid[0:z.shape[0], 0:z.shape[1]]

然後，你需要刪除所有這些座標的所有蒙面值：

x = x[~z.mask] 
y = y[~z.mask] 
z = z[~z.mask]

有了這些最終x, y, z你可以調用每一個你指定的功能（接受不完整的網格，所以RectBivariateSpline將無法正常工作）。但請注意，其中一些使用插值框，因此如果由於掩碼而丟棄數據的區域太大，則插值將在那裏失敗（導致np.nan或0）。但是如果發生這種情況，你可能會調整參數來彌補這一點。

例如：

data = np.random.randint(0, 10, (5,5)) 
mask = np.random.uniform(0,1,(5,5)) > 0.5 
z = np.ma.array(data, mask=mask) 
x, y = np.mgrid[0:z.shape[0], 0:z.shape[1]] 
x1 = x[~z.mask] 
y1 = y[~z.mask] 
z1 = z[~z.mask] 
interp2d(x1, y1, z1)(np.arange(z.shape[0]), np.arange(z.shape[1])) 

array([[ 1.1356716 , 2.45313727, 3.77060294, 6.09790177, 9.31328935], 
     [ 3.91917937, 4.  , 4.08082063, 3.98508121, 3.73406764], 
     [ 42.1933738 , 25.0966869 , 8.  , 0.  , 0.  ], 
     [ 1.55118338, 3.  , 4.44881662, 4.73544593, 4.  ], 
     [ 5.  , 8.  , 11.  , 9.34152525, 3.58619652]])

可以看到0的小區域，因爲面膜必須有很多蒙面值：

mask 
array([[False, True, True, True, False], 
     [False, False, True, False, False], 
     [ True, True, False, True, True], 
     [False, True, False, True, True], 
     [False, True, False, False, True]], dtype=bool) 

data 
array([[2, 4, 4, 5, 5], 
     [1, 4, 1, 3, 8], 
     [9, 1, 8, 0, 9], 
     [7, 2, 0, 3, 4], 
     [9, 6, 0, 4, 4]])

來源

2016-03-04 23:06:27 MSeifert

您的方法很有趣。我嘗試使用我的實際數據運行一個函數[如您的示例中所示]。但是，正如你所提到的，大型蒙面區域轉換爲0。就我而言，'0'很重要，因爲我正在處理溫度和降水的氣候數據。因此，插值後我不能刪除或屏蔽這些0。非常感謝你！ – hurrdrought

只看着MSeifert的代碼，我不知道爲什麼會發生。如果'零'是一個問題，你可以使用'np.fill'來填充任意任意可識別數字的掩碼，例如-9999左右。 – roadrunner66

@ roadrunner66 - 樣條插值對異常值非常敏感，所以用某些明確的異常值填充值不是很有效。 – MSeifert

我通常遵循@mseifert描述的方法，但增加如果我厭倦了通過蒙版區域的插值誤差，下面的細化。這似乎是你的擔心之一，@hurrdrought？這個想法是將掩碼傳播給插值結果。一維數據的一個簡單例子是：

def ma_interp(newx,x,y,mask,propagate_mask=True): 
    newy = np.interp(newx,x[~mask],y[~mask]) # interpolate data 
    if propagate_mask: # interpolate mask & apply to interpolated data 
     newmask = mask[:] 
     newmask[mask] = 1; newmask[~mask] = 0 
     newmask = np.interp(newx,x,newmask) 
     newy = np.ma.masked_array(newy, newmask>0.5) 
    return newy

來源

2017-03-13 09:11:00

帶掩碼數據的Scipy插值？

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