X、Y、Z 数据。创建曲面图并从曲面图进行插值

Question

我正在使用 Pandas 和 Bokeh/Matplotlib 进行数据分析 我在数据框中有 X、Y 和 Z 列数据。我想用它创建一个曲面图（具有特定的网格点）（最好是三次/样条插值），看起来像下面这样。我更喜欢使用 Bokeh，但如果这是唯一的解决方案，我也可以使用 Matplotlib。

但我的主要问题是：从这个表面如何对 Xi 和 Yi 数组进行插值以获得相应的 Zi 数组，如下所示：

我已经尝试过 scipy 中的“griddata”，但无法按照我想要的插值方式进行操作。

Answer 1

您可以使用

matplotlib.plot_surface

函数进行绘图（https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.plot_surface.html）

你可以使用

scipy.interpolate.SmoothBivariateSpline

（https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ generated/scipy.interpolate.SmoothBivariateSpline.html）有效插值：

from scipy.interpolate import SmoothBivariateSpline

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] * 8)
y = np.array(sorted([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] * 8))
z = np.array(
    [i * j for i in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 
        for j in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]])

spline = SmoothBivariateSpline(x, y, z)

print(spline(3, 3.5))
print(spline(1.5, 8))

Output:
[[10.5]]
[[12.]]