Вам необходимо интерполировать ваши rho
значения.Нет единственного способа сделать это, и «лучший» метод полностью зависит от априорной информации, которую вы должны включить в интерполяцию.
Прежде чем я расскажу о методах интерполяции «черного ящика»тем не менее, радиальная базисная функция (например, «шлиц тонкой пластины» представляет собой особый тип радиальной базисной функции) часто является хорошим выбором.Если у вас есть миллионы очков, эта реализация будет неэффективной, но в качестве отправной точки:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.interpolate
# Generate data:
x, y, z = 10 * np.random.random((3,10))
# Set up a regular grid of interpolation points
xi, yi = np.linspace(x.min(), x.max(), 100), np.linspace(y.min(), y.max(), 100)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)
# Interpolate
rbf = 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()