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:
2D Irregular Grid Interpolation Project Files
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