griddata python nan

在使用Python的griddata函数进行插值时，有可能会出现NaN（Not a Number）值。这种情况通常是因为在插值区域的某些点上没有提供足够的数据或者插值方法不适用于这些点。

解决这个问题的方法有很多，下面给出两种比较常用的方法：

可以先使用numpy库的isnan函数，将数据中的NaN值筛选掉，只使用有效数据进行插值。示例如下：

import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
# 原始数据
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
z = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])
# 筛选有效数据
valid_data = ~np.isnan(z)
xi = np.linspace(0, 5, 11)
yi = np.linspace(0, 5, 11)
zi = griddata((x[valid_data], y[valid_data]), z[valid_data], (xi[None,:], yi[:,None]), method='linear')
自定义插值方法
对于不适用于NaN值的插值方法，可以自定义一个插值函数，将NaN值替换为其他值，如该点周围点的平均值。示例如下：
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
# 原始数据
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
z = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan, 6])
# 自定义插值方法
def my_interp_func(points, values, xi):
    zi = griddata(points, values, xi, method='linear')
    zi[np.isnan(zi)] = np.mean(values)
    return zi
xi = np.linspace(0, 5, 11)
yi = np.linspace(0, 5, 11)
zi = my_interp_func((x, y), z, (xi[None,:], yi[:,None]))
以上两种方法都可以解决在插值时出现NaN值的问题，选择哪种方法取决于具体的应用场景。