У меня есть сетка круговых данных, например, данные задаются углом от 0 до π.В этих данных у меня есть еще одна меньшая сетка.
Это может выглядеть так:
Что я хочу сделать, этоинтерполировать черные данные на красных точках.Поэтому я использую scipy.interpolate.griddata.Это даст мне следующий результат:
Как видите, при изменении угла с «почти 0» на «происходит разрыв»почти π '.
Чтобы удалить это, я попытался развернуть данные перед интерполяцией.Согласно этому ответу (здесь) .И я получаю этот (лучший) результат, но удивительно, что справа есть новое несоответствие, которого я не понимаю.
Так что мойвопрос: как использовать np.unwrap для непрерывной интерполяции?Или есть лучший способ сделать это?
Вот код для воспроизведения:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata
ax = plt.subplot()
ax.set_aspect(1)
# Simulate some given data.
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-10, 10, 20), np.linspace(-10, 10, 20))
phi = np.arctan2(y, x) % (2 * np.pi)
data = np.arctan2(np.cos(phi), np.sin(phi)) % np.pi
# Plot data.
u = np.cos(data)
v = np.sin(data)
ax.quiver(x, y, u, v, headlength=0.01, headaxislength=0, pivot='middle', units='xy')
# Create a smaller grid within.
x1, y1 = np.meshgrid(np.linspace(-6, 5, 20), np.linspace(-4, 8, 25))
# ax.plot(x1, y1, '.', color='red', markersize=2)
# Prepare data.
data = np.unwrap(2 * data) / 2
# Interpolate data on grid.
interpolation = griddata((x.flatten(), y.flatten()), data.flatten(), (x1.flatten(), y1.flatten()))
# Plot interpolated data.
u1 = np.cos(interpolation)
v1 = np.sin(interpolation)
ax.quiver(x1, y1, u1, v1, headlength=0.01, headaxislength=0, pivot='middle', units='xy',
scale=3, width=0.03, color='red')
plt.show()