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mrk_5200

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ある緯度経度情報をもった分散した数値データをメッシュデータへ変換しました。
参考リンク

from matplotlib.mlab import griddata
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv("input.csv")

lonmin = 120
lonmax = 155
latmin = 20
latmax = 50
cspan = 0.1
lonmesh, latmesh = np.meshgrid(np.arange(lonmin, lonmax+1, cspan), np.arange(latmin, latmax+1, cspan))
new_grid = griddata(data["lon"], data["lat"], data["var"], lonmesh, latmesh, interp='linear')


print(new_grid)すると以下の欠損値[--]のような形で出力されました。線形補間により緯度経度0.1°単位で内挿されてると思われるdata["var"]の数値データは出力できないのでしょうか。ちなみにtype(new_grid)によると<class 'numpy.ma.core.MaskedArray'>という型でした、、
何か少しでも知ってる方がいらっしゃいましたら、ご助言頂きたいです。

[[-- -- -- ... -- -- --]
[-- -- -- ... -- -- --]
[-- -- -- ... -- -- --]
...
[-- -- -- ... -- -- --]
[-- -- -- ... -- -- --]
[-- -- -- ... -- -- --]]

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回答 1

checkベストアンサー

0

内挿(interp)なので、与えた点の範囲外は計算できないため--と表現されているのだと思います。
以下検証コードだとその挙動が分かりやすいかと思います。

from matplotlib.mlab import griddata
import numpy as np
import pandas as pd
import random
data = pd.DataFrame({"lon":[125,145,145,125],
                     "lat":[25,25,45,45],
                     "var":[10,20,30,40]})
lonmin = 120
lonmax = 155
latmin = 20
latmax = 50
cspan = 10 # 粗く切る
lonmesh, latmesh = np.meshgrid(np.arange(lonmin, lonmax+1, cspan), np.arange(latmin, latmax+1, cspan))
new_grid = griddata(data["lon"], data["lat"], data["var"], lonmesh, latmesh, interp='linear')

print(new_grid.shape) # (4, 4)
print(new_grid)
"""
[[-- -- -- --]
 [-- 20.0 25.0 --]
 [-- 35.0 30.0 --]
 [-- -- -- --]]
"""

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