Python xarray'；s interp最近的方法选择最近的中心？

我有一个二维的xarray数据集，我想在lon和lot坐标上插值，这样我就有了更高的分辨率，但是这些值与每个坐标上的原始值完全对应。 我原以为优秀的函数可以做到这一点，但接下来我看到原始值和插值之间存在一些差异。我将经度和纬度分辨率提高4，因此除了原始数据集中出现一次的所有

air

值外，在插值数据集中会出现16次，但情况并非如此

有人知道原始数据集和插值数据集不对齐的原因是什么吗？我如何解决它

ds = xr.tutorial.open_dataset("air_temperature").isel(time=0)
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10, 4))
ds_sel=ds.sel(lon=slice(250,260),lat=slice(40,30))
ds.air.plot(ax=axes[0],xlim=(250,260),ylim=(30,40))

axes[0].set_title("Raw data")

# Interpolated data
new_lon = np.linspace(ds.lon[0], ds.lon[-1], ds.dims["lon"] * 4)
new_lat = np.linspace(ds.lat[0], ds.lat[-1], ds.dims["lat"] * 4)

dsi = ds.interp(lat=new_lat, lon=new_lon,method="nearest")
dsi_sel=dsi.sel(lon=slice(250,260),lat=slice(40,30))
dsi.air.plot(ax=axes[1],xlim=(250,260),ylim=(30,40))


axes[1].set_title("Interpolated data")

显示具有唯一性的值

unique, counts = np.unique(ds_sel.air.values, return_counts=True)
print("original values",dict(zip(unique, counts)))
unique, counts = np.unique(dsi_sel.air.values, return_counts=True)
print("interpolated values",dict(zip(unique, counts)))

我明白了

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我认为您在概念上遇到了fencepost错误（请参阅本页的部分：）

您应该将xarray坐标解释为“中点”，而不是单元边界

您的

new_lon

没有很好地划分为1/2、1/4、1/8等：

打印（新）
[200.         200.61611374 201.23222749 201.84834123 202.46445498
203.08056872 203.69668246 204.31279621 204.92890995]

它不包括所有原始坐标

将“一个接一个”考虑在内：

new_lon=np.linspace（ds.lon[0]，ds.lon[-1]，（ds.dims[“lon”]-1）*4+1）
新的平面=np.linspace（ds.lat[0]，ds.lat[-1]，（ds.dims[“lat”]-1）*4+1）
打印（新）
[200.    200.625 201.25  201.875 202.5   203.125 203.75  204.375 205.   ]

然后，您可以检查原始和插值的第一行的部分：

selection=ds[“air”][0，：3]
选择_i=dsi[“空气”][0，：9]
打印（选择[“lon”]）
打印（选择值）
打印（选择i[“lon”]）
打印（选择值）

我觉得这很好：

[200.202.5 205]
[241.2 242.5 243.5]
[200.    200.625 201.25  201.875 202.5   203.125 203.75  204.375 205.   ]
[241.2   241.2   241.2   242.5   242.5   242.5   242.5   243.5   243.5]

当然，在执行最近插值时，您可能会得到以下结果： 0.5与0.0的距离与1.0的距离一样远，因此您不适当地必须偏移“向上”或“向下”以获得一个最接近的值

还要注意，绘制Matplotlib四边形网格的

.plot（）

命令必须以某种方式从中点推断边界。这有时会导致绘制的边界与您可能想到的略有不同（尤其是在坐标间距不均匀的情况下）

original values {262.1: 1, 263.1: 1, 263.9: 1, 264.4: 1, 265.19998: 1, 266.6: 1, 266.79: 1, 266.9: 2, 268.29: 1, 269.79: 1, 270.4: 1, 273.0: 1, 273.6: 1, 275.19998: 1, 276.29: 1, 278.0: 1, 278.5: 1, 278.6: 1, 281.5: 1, 282.1: 1, 282.29: 1, 284.6: 1, 286.79: 1, 288.0: 1}

interpolated values {262.1: 4, 263.1: 8, 263.9: 8, 264.4: 8, 265.19998: 4, 266.6: 16, 266.79: 16, 266.9: 24, 268.29: 8, 269.79: 20, 270.4: 10, 273.0: 20, 273.6: 16, 275.19998: 8, 276.29: 20, 278.0: 16, 278.5: 10, 278.6: 8, 281.5: 4, 282.1: 16, 282.29: 8, 284.6: 8, 286.79: 8, 288.0: 4}