您需要插值
rho。没有一种方法可以做到这一点，“最佳”方法完全取决于您应在插值中合并的先验信息。
不过，在我开始讨论“黑盒”插值方法之前，径向基函数（例如，“薄板样条”是特定类型的径向基函数）通常是一个不错的选择。如果您有数百万个点，则此实现将效率低下，但请以以下为起点：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.interpolate# Generate data:x, y, z = 10 * np.random.random((3,10))# Set up a regular grid of interpolation pointsxi, yi = np.linspace(x.min(), x.max(), 100), np.linspace(y.min(), y.max(), 100)xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)# Interpolaterbf = scipy.interpolate.Rbf(x, y, z, function='linear')zi = rbf(xi, yi)plt.imshow(zi, vmin=z.min(), vmax=z.max(), origin='lower',extent=[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])plt.scatter(x, y, c=z)plt.colorbar()plt.show()
