我正在写一个使用python 2.7的程序，并且有困难指出插入/拟合某些矩形数据的最佳方法。Python - 拟合二维矩形数据
我有一堆已知的数据点格式为z = f（x，y），其中x和y在网格上均匀分布。我的x点范围从0到100，增量为0.1。我的y点范围从0到100，以2为增量。
我的问题是插值或拟合这些数据是我的y数据坐标之间的大间距。我正在寻找适合此数据的最佳方法，以便我可以评估任何（X，Y）坐标对的高度Z.我希望得到的表面尽可能平滑。使用griddata或rectbivariatepline的传统方法不会产生光滑的表面 - 看起来是因为我的y点之间的空间比我的x点之间的空间大得多。
我考虑过的一个选择是使用polyfit（或类似的东西）来拟合每个切片的多项式（每个X处的Y对Z曲线），然后将这些切片内插到一起以产生更平滑的表面。这似乎是一种迂回的做事方式。这是我最好的选择吗？片装配到多项式的
例如：
如果拟合多项式，我的每个切片（Y VS在固定X Z）大致是高斯或双峰的。他们是相当简单的分布。
我的目标是能够生成一个平滑，紧密贴合的表面，以3D或pcolor样式图显示。我需要避免经过Zmax和Zmin的波动。我知道这是使用样条线时的问题。
我的目标：
感谢您的帮助，您可以提供。如果您需要详细说明，我会仔细观察此线索并快速回复。
编辑：
从我看过，好像我所寻找的是一个保形性质的Python为2D数据插值方法。我需要沿着用于matlab的芯片线，但表面。我已经浏览了所有的文档，并且找不到任何能够保证表面光滑的形状。使用的GridData，或rectbivariatespline
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我离开我的办公桌，但我确实相信有正则化的样条插值方法。可能值得研究。 –
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您是否尝试过[map_coordinates]（http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.ndimage.interpolation.map_coordinates.html）？ –
