Python scipy和x27中的剥落；用最近邻法计算网格数据

我尝试使用最近邻法对二维图像进行插值。我正在使用

scipy.interpolate

中的

griddata

函数。问题是，与

线性

和

立方

方法不同，

最近的

方法不支持外推填充值，我最终得到的图像不正确

我的代码相当长，但以下是我用于插值的基本行和相关行：

from scipy.interpolate import griddata
vals = griddata(tuple(skewed_coords), self.values.ravel(), tuple(mesh_coords), method='nearest', fill_value=-1)

最近邻法的结果只是扩展了图像的边界以进行外推：

所需结果： 下面是我期望的结果，当我指定

method='linear'

时，我得到了这个结果。但是，如果可能的话，我想使用

方法class='nearest'

，因为它更快

---

对于

线性

，外推和插值之间的区别很重要。但是对于最近的，这不是一个有效的区别。A（40,10）仍然离图像中的一个或另一个点最近。在事实发生后使用

fill

怎么样？我明白了，谢谢你的回答。是的，这就是我现在正在做的，但我希望有一种内置的方法来做。对于

线性

，外推和插值之间的区别很重要。但是对于最近的，这不是一个有效的区别。A（40,10）仍然离图像中的一个或另一个点最近。在事实发生后使用

fill

怎么样？我明白了，谢谢你的回答。是的，这就是我现在正在做的，但我希望有一个内置的方法来做到这一点。