Ускорьте SciPy Griddata Function

Question

У меня есть 3 массива numpy: X и Y - долготы и широты, а Z - цифровые значения высоты. Все X, Y и Z покрывают КРАСНЫЙ многоугольник.

Однако, когда я делаю сетку данных следующим образом, она покрывает синий полигон.

x = X.ravel() 
y = Y.ravel() 
z = Z.ravel() 

xi = np.linspace(np.min(x), np.max(x), 5000) #As you see the size of data are so large (5000 by 5000) 
yi = np.linspace(np.max(y), np.min(y), 5000) 

zi = griddata((x, y), z, (xi.reshape(1,-1), yi.reshape(-1,1)), method='nearest') #from 
scipy.interpolate import griddata 

Как это сделать, чтобы покрыть только КРАСНЫЙ многоугольник?

Вычисление также очень медленно, если я сделать это можно вычислить только в пределах КРАСНОЙ полигона было бы быстрее и.

Answer 1

2. Медленность, вы интерполируете свои данные на сетке 5000x5000. ОК. на каком устройстве вы собираетесь представлять свои интерполированные данные? Это сутенер? Возможно, нет ...

.

1. Форма ... это выстрел в темноте, но возможно ли, что где-то в вашем коде вы забыли проецировать сферические координаты по плоскости? (aka mapping) --- еще одна возможность заключается в том, что ваши данные указаны в общем четырехстороннем, но тогда вы нарисуете z в терминах матрицы zi, определенной на прямоугольной сетке. Две возможности несовместимы.