scipy.interpolate.griddata：裁剪z值并获取其内部区域

Question

关于这个问题：类比于scipy.interpolate.griddata？ 我还有一个问题：

我的输出看起来像这样：

它是一个带有噪声的金字塔（没有地面），在scipy.interpolate.griddata中是否有可能输入/选择一个特定的z值，以便删除不等于这个z值的所有点？ 在我的例子中：例如，我输入一个高z值->只有具有特定红色值（= z值）的点应该保留并显示给我一个未填充、有噪声的红色三角形。目标是获得这个噪声三角形内部的区域。

编辑： tldr：正如我刚学到的，我正在寻找一个等值线(isoline)，以及其内部的区域。

编辑2： 所以我发现从这个示例http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.griddata.html "grid_z1.T"返回一个包含所有z值的数组。在一个循环中，我可以消除所有不等于某个z值的值->我得到了我的等值线。问题是，它不是一个真正的等值线，而是一个带有一些等值线的网格。这是相当不错的，但也许有更好的解决方案？除了grid_z.T之外，还有哪些方法可以满足我的需求？

- Munchkin

Answer 1

在将数据转换为网格形式之前最好完成此操作：

>>> x = [0,4,17]
>>> y = [-7,25,116]
>>> z = [50,112,47]

>> data = np.column_stack([x, y, z])
array([[  0,  -7,  50],
       [  4,  25, 112], # <<----------------  Keep this
       [ 17, 116,  47]])
>>> data = data[data[:,2] == 112]  # points with z==112
array([[  4,  25, 112]])

然后，您可以使用griddata或例如给出的函数转换绘图数据：

X, Y, Z = grid(data[0], data[1], data[2])

- elyase

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如果我理解正确的话，那么我会遇到一个问题：我只有金字塔的几个点，但是你看到了所有的点，因为我进行了插值。如果我先剪掉某些点，只对它们进行插值，那么对我来说插值就不够准确。我需要使用所有给定的点进行插值，因为根据你/我的例子，具有较高和较低z值的点对三角形外观有影响，例如z=-112。 - Munchkin

Answer 2

在这种特殊情况下，我可以用一种简单的方法解决它： 不是消除所有值，而是消除所有高于某个 z 值的值：

if grid_z1.T[i][j] > z0 or math.isnan(grid_z1.T[i][j]):
    grid_z1.T[i][j] = np.nan

因为我自己定义了网格大小，所以我可以通过将网格大小乘以点数轻松地计算出面积。

附注：很抱歉回复得这么晚 - 我在医院待了一个星期。

- Munchkin