интерполировать пропущенные значения 2d Python
У меня есть 2d массив (или матрица, если вы предпочитаете) с некоторыми пропущенными значениями, представленными какNaN
, Недостающие значения обычно находятся в полосе вдоль одной оси, например:
1 2 3 NaN 5
2 3 4 Nan 6
3 4 Nan Nan 7
4 5 Nan Nan 8
5 6 7 8 9
где я хотел бы заменитьNaN
Это несколько разумные цифры.
Я изучил триангуляцию Делоне, но нашел очень мало документации.
Я пытался с помощьюastropy
вьюнок так как он поддерживает использование 2d-массивов и довольно прост. Проблема заключается в том, что свертка не является интерполяцией, она перемещает все значения к среднему (что может быть уменьшено с помощью узкого ядра).
Этот вопрос должен быть естественным 2-мерным расширениемэта почта, Есть ли способ интерполироватьNaN
/ отсутствуют значения в 2d-массиве?