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 заменитьNaNЭто несколько разумные цифры.

Я изучил триангуляцию Делоне, но нашел очень мало документации.

Я пытался с помощьюastropyвьюнок 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?