2011/9/13 Ricardo Cárdenes <ricardo.carde...@gmail.com>: > En caso de que la información no sea regular, supongo que te bastaría > calcular la norma de todos los puntos de la matriz respecto al tuyo y > escoger los N más cercanos.
Eso funciona si los puntos están distribuídos irregularmente "pero no demasiado". Si tienes clústeres de gran densidad de datos y áreas más dispersas acabarás haciendo una extrapolación, que puede dar resultados feos. En este caso, lo mejor es encontrar un polígono pequeño que englobe a tu punto. Una opción es a partir de los ángulos de los N puntos más cercanos (con N suficientemente grande), tomar puntos en todas direcciones, y de ahí encoger hasta quedarte con el triángulo óptimo. Si tienes que hacer esto muchas veces, quizá te interese reasimilar los datos a una rejilla regular a altura estándar, desde donde es mucho más fácil y rápido interpolar (quizá a costa de perder algo de precisión, tendrías que comparar con los datos originales). _______________________________________________ Python-es mailing list Python-es@python.org http://mail.python.org/mailman/listinfo/python-es FAQ: http://python-es-faq.wikidot.com/
