如何从3D不规则数据中切割2D网格？

Question

我有一些土壤含水量（Theta）的数据以3D域点的形式（列x, y, z, Theta的CSV文件）。我想在某些特定位置从3D域中截取横截面（图中的ABCD部分）。我想在横截面中计算5 * 5网格中Theta的值，但是网格的每个节点周围的点与未知点不共面。我之前在python中为2D域做过这个，但3D域对我来说似乎更复杂。我发现plotly can make something like that in its virtual environment但是我想要输出一个numpy数组或pandas DataFrame来将它绘制为jupyter笔记本中的轮廓。

我知道找到网格包括通过插值或从邻居网格化找到图中P0的每个点的值，然后使用matplotlib绘制横截面，但我不知道该怎么做。

相关问题，是否在matplotlib或类似库中提供3D网格切片2D网格？

谢谢你的帮助。

Answer 1

潜在的问题是3D插值。有很多包可以做这种类型的东西，或者你可以编写自己的（使用，例如KDE，这基本上只是一种平滑/分级）。这个主题有很多材料，比如

• 这个回答https://stackoverflow.com/a/15753011/230468
• scipy docs
• 这广泛的set of option on scicomp.stack
• 和this blog post (with some good examples)

Answer 2

你试过玩pyugrid吗？它是一个专门用于操作非结构化网格的库，所以听起来它可能对你有用。看看这些example notebooks。