是的，您可以使用scipy.interpolate.griddata和屏蔽数组，还可以选择使用参数的插值类型，method通常'cubic'可以很好地完成工作：
import numpy as np
from scipy import interpolate
#Let's create some random data
array = np.random.random_integers(0,10,(10,10)).astype(float)
#values grater then 7 goes to np.nan
array[array>7] = np.nan
看起来像这样plt.imshow(array,interpolation='nearest') ：
x = np.arange(0, array.shape[1])
y = np.arange(0, array.shape[0])
#mask invalid values
array = np.ma.masked_invalid(array)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
#get only the valid values
x1 = xx[~array.mask]
y1 = yy[~array.mask]
newarr = array[~array.mask]
GD1 = interpolate.griddata((x1, y1), newarr.ravel(),
(xx, yy),
method='cubic')
这是最终结果：
请注意，如果nan值在边缘且被nan值包围，则无法对thay进行插值并将其保留nan。您可以使用fill_value参数进行更改。
这取决于您的数据类型，您必须执行一些测试。例如，您可以故意对一些好的数据进行蒙版，尝试使用具有蒙版值的数组尝试不同种类的插值，例如三次，线性等，并计算插值与您之前蒙版的原始值之间的差，然后查看方法返回您的细微差别。
您可以使用如下形式：
reference = array[3:6,3:6].copy()
array[3:6,3:6] = np.nan
method = ['linear', 'nearest', 'cubic']
for i in method:
GD1 = interpolate.griddata((x1, y1), newarr.ravel(),
(xx, yy),
method=i)
meandifference = np.mean(np.abs(reference - GD1[3:6,3:6]))
print ' %s interpolation difference: %s' %(i,meandifference )
这给出了这样的内容：
linear interpolation difference: 4.88888888889
nearest interpolation difference: 4.11111111111
cubic interpolation difference: 5.99400137377
当然，这是针对随机数的，因此结果可能会有很大差异是正常的。因此，最好的办法是对数据集的“故意遮盖的”部分进行测试，然后看看会发生什么。
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