Transformieren Sie unregelmäßige 2D-Rasterdaten in perfekte Visualisierungen

Verwandeln Sie mit Python unregelmäßige Rasterdaten in glatte Visualisierungen. Lernen Sie, wie Sie verstreute Sensordaten in saubere Heatmaps umwandeln, mit schrittweiser Implementierung verschiedener Interpolationsmethoden.

Die Herausforderung

Problemstellung:
– Temperatursensoren, die unregelmäßig über eine Stadt verteilt sind
– Ungleichmäßige Abstände zwischen den Datenpunkten
– Benötigt eine glatte Visualisierung ohne Artefakte
– Konvertieren Sie unregelmäßige Gitterdaten in ein regelmäßiges Gitter

Schritt-für-Schritt-Lösung

1. Erste Datenverarbeitung:
– Laden unregelmäßiger Gitterdaten (X-, Y-Koordinaten)
– Verflachen der Koordinaten für die Interpolation
– Erstellen eines regulären Zielgitters mit numpy.linspace
– Vorbereiten der Daten für die Interpolation mit meshgrid

2. Getestete Interpolationsmethoden:
– Lineare Interpolation (am zuverlässigsten)
– Kubische Interpolation (zeigt Löcher)
– RBF (Radiale Basisfunktion)
– Clough-Tocher-Algorithmus

Code Implementierung

Kern-Interpolationsfunktion:

def interpolate_data(x, y, values, new_size, method='linear'):
    # Flatten coordinates
    points = np.column_stack((x.flatten(), y.flatten()))
    
    # Create regular grid
    x_new = np.linspace(x.min(), x.max(), new_size)
    y_new = np.linspace(y.min(), y.max(), new_size)
    X_new, Y_new = np.meshgrid(x_new, y_new)
    
    # Interpolate
    values_new = griddata(points, values.flatten(), 
                         (X_new, Y_new), method=method)
    
    return X_new, Y_new, values_new

Wichtigste Ergebnisse

Methodenvergleich:
– Lineare Interpolation: Am stabilsten, keine Artefakte
– Kubische Interpolation: Löcher in den Daten, besonders bei unregelmäßigen Abständen
– RBF dünne Platte: Besser als kubisch, zeigt aber immer noch Löcher
– RBF multiquadrisch: Schlechtere Leistung, mehrere Löcher

Auswirkungen auf die Auflösung:
– 20 Punkte: Schlechte Qualität, erhebliche Artefakte
– 100 Punkte: Verbesserte Klarheit
– 200 Punkte: Optimale Ausgewogenheit von Qualität/Leistung
– 400 Punkte: Minimale zusätzliche Verbesserung

Interaktive Visualisierung

Verwendung von ipywidgets für dynamische Tests:
– Anpassung der Rasterauflösung bei laufendem Betrieb
– Wechsel zwischen Interpolationsmethoden
– Vergleich der Ergebnisse verschiedener Datensätze
– Visuelles Feedback zur Parameteroptimierung

Bewährte Praktiken

Für Produktionscode:
– Bleiben Sie aus Gründen der Zuverlässigkeit bei der linearen Interpolation
– Verwenden Sie 200 Punkte als Standardauflösung
– Testen Sie den Algorithmus mit mehreren Datensätzen
– Implementieren Sie eine Fehlerbehandlung für Randfälle

Projektdateien herunterladen

Hier finden Sie den vollständigen Code und Beispieldatensätze:

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