我无法从 scripy.interpolate 获取网格数据以在 python 中工作

Question

我有此数据https://drive.google.com/file/d/15ugQJq_85n--eSEs6TnrFltPpzIugaJq/view?usp=sharing

我正在尝试使用来自

scipy.interpolate

的网格数据。缺失数据和 -inf 值需要被忽略。我想要一个有 200 个不同 T 和 K 的表面。这是我尝试过的：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata

imp_vol=pd.read_csv("data.csv",index_col='dte')

T=imp_vol.index
K=imp_vol.columns

Ti=np.linspace(float(T.min()),float(T.max()),200)
Ki=np.linspace(float(K.min()),float(K.max()),200)

Ti,Ki = np.meshgrid(Ti,Ki)
T,K = np.meshgrid(T,K)

iv_interpol=griddata((T[~np.isnan(imp_vol)],K[~np.isnan(imp_vol)]), imp_vol[~np.isnan(imp_vol)].T, (Ti, Ki),method='linear')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(Ti, Ki, iv_interpol)

但我不断收到不同的尺寸错误。即使我将数组变成一维，它也不起作用

我得到的错误是：

“索引错误：布尔索引与维度 0 上的索引数组不匹配；维度为 10，但对应的布尔维度为 15”

这是我的 imp_vol 数据框的图像

Answer 1

我不应该扮演侦探来找出问题出在哪里，以及相关数组的大小是多少:(

涉及

Ti

等的东西不会成为问题，因为这些数组的大小为 20。

但是

T/K

涉及从文件加载的数据，并且

griddata

的参数具有适当的布尔索引，例如

T[~np.isnan(imp_vol)]

T

是

meshgrid

的 2d。是什么形状的？数据类型？

imp_vol

是一个形状未知的框架（我不看链接的图像 - 除非......）。

np.isnan

大概给出一个二维数组。看起来该数组和

T

（或

K

或...）之间的大小不匹配。

我不会再深入探讨这一点。这是你应该做的事情，而不是随意尝试编程墙，希望某些东西会粘住。