matplotlib.mlab.griddata非常慢，当有效数据为inpu时返回nan数组
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<p>我试图将一个不规则网格数据集（原始卫星数据）与相关的纬度和经度映射到由<code>basemap.makegrid()</code>给出的一组规则网格化的纬度和经度集合。我正在使用安装了<code>mpl_toolkits.natgrid</code>的<code>matplotlib.mlab.griddata</code>。下面是ipython中<code>whos</code>用作输出的变量列表以及变量的一些统计信息：</p>
<pre><code>Variable Type Data/Info
-------------------------------
datalat ndarray 666x1081: 719946 elems, type `float32`, 2879784 bytes (2 Mb)
datalon ndarray 666x1081: 719946 elems, type `float32`, 2879784 bytes (2 Mb)
gridlat ndarray 1200x1000: 1200000 elems, type `float64`, 9600000 bytes (9 Mb)
gridlon ndarray 1200x1000: 1200000 elems, type `float64`, 9600000 bytes (9 Mb)
var ndarray 666x1081: 719946 elems, type `float32`, 2879784 bytes (2 Mb)
In [11]: var.min()
Out[11]: -30.0
In [12]: var.max()
Out[12]: 30.0
In [13]: datalat.min()
Out[13]: 27.339874
In [14]: datalat.max()
Out[14]: 47.05302
In [15]: datalon.min()
Out[15]: -137.55658
In [16]: datalon.max()
Out[16]: -108.41629
In [17]: gridlat.min()
Out[17]: 30.394031556984299
In [18]: gridlat.max()
Out[18]: 44.237140350357713
In [19]: gridlon.min()
Out[19]: -136.17646180595321
In [20]: gridlon.max()
Out[20]: -113.82353819404671
</code></pre>
<p><code>datalat</code>和{<cd6>}是原始数据坐标</p>
<p><code>gridlat</code>和<code>gridlon</code>是要插值到的坐标</p>
<p>{cd9>包含实际数据^</p>
<p>使用这些变量，当我调用<code>griddata(datalon, datalat, var, gridlon, gridlat)</code>时，它需要20分钟才能完成并返回一个<code>nan</code>数组。从数据来看，纬度和经度似乎是正确的，原始坐标重叠了新区的一部分，而一些数据点位于新区之外。有人有什么建议吗？nan值表明我在做蠢事。。。在</p>
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