問題タブ [spatial-interpolation]

次のような pd DataFrame があるとします。

そして、キーが郵便番号で、その値が近くの郵便番号のリスト (キーの郵便番号から x キロメートル以内) である辞書を持っているとします。この辞書は次のようになります。

データを効率的に補間するにはどうすればよいですか。どの列でも、すべての値が郵便番号インデックスの NaN である場合、その列の非 NaN 値を持つ最も近い郵便番号を見つけ、これらの値を使用してすべての郵便番号を入力します。列の NaN 値。

上記の例の DataFrame の参照出力は次のようになります。

郵便番号インデックス 91111.0 と 96666.0 のデータと、それらがどのように変化したかに注目してください。

非構造化データを構造化出力に補間する人々が利用できる多くの質問 (および回答) があります。メッシュ グリッドまたは二変量スプラインを含む解。しかし、私は逆を探しています。構造化データを非構造化 (デラウラニー) 三角形に (すばやく) 補間するにはどうすればよいですか?

私が持っているデータは、pygmsh の一部として meshio で読み込まれます。

以下のプロットを示します。この三角メッシュで更新しようとしている新しいデータがあります。規則的に構造化されたデータの値を空間内の同じ点に補間し、三角形メッシュの値を更新することを計画していました。

私は 26 の EEG チャネルの 1 次元配列 (EEG の電圧) を持っています。また、EEG チャネルの 3 次元座標も持っています。

ここで、チャネル位置 (x、y、z) に基づいて、1 次元配列 (データ) を 3 次元補間サーフェスに投影したいと思います。

私の問題は、1 次元ベクトルを点の位置と値の両方を反映する 3 次元配列に整形し、それらを補間してより解釈可能なプロットを作成する方法がわからないことです。また、それをプロットする際にいくつかの助けを借りることもできます。

私は> python 3を使用しています。プロットには主にmatplotlibを使用しています。

2D 補間は、scipy.interpolate.griddata を使用して (最終的に 2D topoplot を作成するために) 機能します。

同様の 3D 補間を実行しようとすると、data.shape と座標が加算されません。

ここで軸の最小/最大値を選択することも正しいことではないことは承知していますが、他に何をすべきかわかりません。

チャンネルの x、y、z 座標の 3D 散布図を作成する方法を見つけました。

あまり正確でなくて申し訳ありませんが、私は完全に暗闇の中にいます....

これに似たパプア語/オーストロネシア語分布のマップをRで作成します。

そのために、transnewguinea.orgとオーストロネシア語基本語彙データベースにリストされている言語のジオリファレンスと、オーストロネシア語またはパプア語の分類を収集しました。このデータは、色付きの点として地図上に簡単にプロットできます。

上記のコードでは、100 の言語レコードのサンプルを示しました。それにもかかわらず、元のデータベースははるかに大きくなっています (検討中の地域のすべての言語サンプルのプロットについては、添付の画像を参照してください)。

ただし、空間サンプル分布に基づいて言語グループのおおよその地域を推定する方法と、これらの推定された言語地域を色付きの領域としてマップにプロットする方法については疑問に思っています。

どんな助けでも大歓迎です！よろしくお願いします！