Контур Matplotlib с пустыми областями

Question

У меня есть набор данных, который содержит координаты x и y и вычисленное значение для каждой координаты. Сетка нерегулярна, поэтому на данный момент я создаю график рассеяния и разделяю значения на бункеры для отображения в виде контура, как на img по ссылке ниже. http://i.stack.imgur.com/m7XHm.png

Я хочу усовершенствовать этот метод, используя функцию imshow/contour в matplotlib, используя meshgrid, а затем интерполируя вычисленные значения. Я могу заставить это работать нормально, но в итоге у меня возникла проблема с тем, что он теряет области изображения без данных (пустоты в реальной жизни) и присоединяется к ним, как показано на изображении по ссылке ниже для тех же данных. http://i.stack.imgur.com/ZCRog.png

Я попытался найти лучший способ сделать это, но я не нашел никакой помощи в этом. У кого-нибудь есть предложения?

Я думаю, что мне нужно изменить метод на стадии meshgrid, но я не уверен в этом. За что его стоит мой код ниже

x=nodalData[:,1] #array of x values from input file 
    y=nodalData[:,2] #array of y values from input file 

    #define the linear grid 
    xi, yi = np.linspace(x.min(), x.max(), 100), np.linspace(y.min(), y.max(), 100) 
    xi, yi = np.meshgrid(xi, yi) 

    z=Rres #array calculated elsewhere corresponding to x,y pair 

    #interpolate 
    zi = scipy.interpolate.griddata((x, y), z, (xi, yi), method='cubic') 
    #plot  
    plt.imshow(zi, vmin=z.min(), vmax=z.max(), origin='lower', extent=[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()]) 

Answer 1

Сво странная проблема, так как точка интерполяции найти разумные оценки для регионов, где нет достаточных данных. Я бы предложил либо принять, что новый сюжет имеет интерполированные значения, и поэтому его нормально, если области «нет данных» больше не присутствуют. Или, вы можете поставить data voids обратно после интерполяции, используя ваш первый сюжет в качестве маски, например.