使用光滑双变量花键插值

Question

我正在使用python来完成我的硕士项目。当我是一个初学者和一个人学习时，我在完成老师提出的任务时发现了一些困难。

特定问题是：

我有Excel提供的水温数据，与其位置相关（纬度，纵向）。该任务的目的是准备一个Ineline Map，但首先，由于数据是有限的，因此我需要插入以获取更多值。为此，我使用光滑的双变量花键功能。

然而，由于最终结果（一旦创建了插值和轮廓图创建），我获得了一个地图，边界给我没有任何意义的温度值（120 ..-90ºC），因为我的数据温度在围绕围绕25ºC。（对不起，但是网页不允许我添加图）。

在这里，我附上了我使用的命令。如果有人能告诉我命令中有什么问题，如果有必要添加其他内容，或者还有另一种选择更适合我的问题：我将非常感谢：

#Loading packages:

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import interpolate


# Temperature and positions of the measurements
    
EstadisticosFluorimetro = pd.read_excel("C:\\Users\\usuario\\Desktop\\TFM\\Datos Partida\\CTD_Fluorimetro_IRTA\\Resumen_Puntos_Fluorimetro.xlsx", sheet_name = "Res_Python")

temperatura_Med = EstadisticosFluorimetro['T_Media']

latitudes = EstadisticosFluorimetro['Lat_Punto']
longitudes = EstadisticosFluorimetro['Long_Punto']    
    
    
# I also load the coast line corresponding to the study zone

ContornoCosta = pd.read_excel("C:\\Users\\usuario\\Desktop\\Isolineas\\Límite Costero\\Posiciones_Límites.xlsx", sheet_name = "Contorno_Costa")

latitudes_costa = ContornoCosta['Latitud']
longitudes_costa = ContornoCosta['Longitud']



# Apply Interpolation by using the Smooth Bivariate Splines function:

# I have defined at bbox the boundaries of the grid where I want to get values interpolated, 
# according to min, max longitudes and min, max latitudes of the grid. 

interpolación = interpolate.SmoothBivariateSpline(longitudes,latitudes,temperatura_Med, bbox=[0.7285, 0.7415, 40.7675, 40.781], kx=3, ky=3)


# Then, I want the values of temperature according to the grid that I define:

longitudes_grid = np.linspace(0.7285,0.7415,1000)
latitudes_grid = np.linspace(40.7675,40.781,1000)

temperatura_imagen=interpolación.__call__(longitudes_grid,latitudes_grid,grid=True)



# Now I create the figure:
    
# First, text characteristics:

fontTitle = {'family': 'serif',
        'color':  'black',
        'weight': 'normal',
        'size': 16,
        'style': 'italic',
        }

fontAxis = {'family': 'serif',
        'color':  'black',
        'weight': 'normal',
        'size': 10,
        'style': 'oblique',
        }


# Then, I plot in a same figure the coast contour and the isolines:

plot1 = plt.figure(1)

# First, the coast contour:
    
plt.plot(longitudes_costa,latitudes_costa,color='black', linewidth=1)
  

# And then the isolines: 

plt.contour(longitudes_grid, latitudes_grid, temperatura_imagen, levels=25, linewidths=0.5, colors='k')

cntr1 = plt.contourf(longitudes_grid, latitudes_grid, temperatura_imagen, levels=25, cmap="Jet")


# The labels: 

plt.xlabel('Longitud,º', fontsize=12, fontdict=fontAxis, labelpad=10)
plt.ylabel('Latitud, º', fontsize=12, fontdict=fontAxis, labelpad=10)
plt.title('Isolineas Temperatura Media', fontsize=18, fontdict=fontTitle, pad=10)


# I adjust the contours of the figure: 

plt.ylim(40.765,40.785)
plt.xlim(0.725,0.745)

plt.colorbar()

# And the size: 

plot1.set_figheight(6)
plot1.set_figwidth(12)

plt.show