用三次样条插值实现运行时警告

Question

我必须开发一个数据监听函数，在这个函数中，我把熊猫数据帧中的数据集分成更小的部分，然后在那里插值一个三次样条曲线（在我的例子中是Z值）。为此，我使用了scipy中的interpolate.interp2d函数，然后从估计值中减去给定的高度值，得到残差，在这里我可以应用一个3西格玛阈值，并删除具有最高离群值的行。在

为了更好地理解，这里有一个带有离群值的数据集的3D图：

但当我运行代码时，我会收到以下警告：

/home/mattes/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/scipy/interpolate
/_fitpack_impl.py:976: RuntimeWarning: The maximal number of iterations 
(20) allowed for finding smoothing
spline with fp=s has been reached. Probable cause: s too small.
(abs(fp-s)/s>0.001)
    kx,ky=3,3 nx,ny=18,21 m=915 fp=221.198171 s=0.000000
 warnings.warn(RuntimeWarning(_iermess2[ierm][0] + _mess))

/home/mattes/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/scipy/interpolate
/_fitpack_impl.py:976: RuntimeWarning: A theoretically impossible result 
when finding a smoothing spline
with fp = s. Probable causes: s too small or badly chosen eps.
(abs(fp-s)/s>0.001)
    kx,ky=3,3 nx,ny=19,22 m=914 fp=209.480429 s=0.000000
warnings.warn(RuntimeWarning(_iermess2[ierm][0] + _mess))

/home/mattes/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/scipy/interpolate
/_fitpack_impl.py:976: RuntimeWarning: No more knots can be added because 
the number of B-spline
coefficients already exceeds the number of data points m.
Probable causes: either s or m too small. (fp>s)
    kx,ky=3,3 nx,ny=26,46 m=911 fp=158.754387 s=0.000000
warnings.warn(RuntimeWarning(_iermess2[ierm][0] + _mess))

这是我创建的代码：

^{pr2}$

我用sigme_size 3和step_size=50计算样条曲线时有足够的数据点。此外，除了消除了数据点之外，使用函数后，异常值仍然存在。在

有人知道如何解决这个问题吗？在

非常感谢！在