使用Scipy.ndimage旋转含np.nan的数组出现值异常问题

我有一个来自.tif格式LiDAR表面的高程数组，示例数组如下：

from scipy.ndimage import rotate
import numpy as np
test_surface_nan =  [[np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
                     [np.nan, np.nan, np.nan,   1,    np.nan, np.nan, np.nan],
                     [np.nan, np.nan,   1,      2,      1,    np.nan, np.nan],
                     [np.nan,   1,      2,      3,      2,      1,    np.nan],
                     [np.nan, np.nan,   1,      2,      1,    np.nan, np.nan],
                     [np.nan, np.nan, np.nan,   1,    np.nan, np.nan, np.nan],
                     [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]]

尝试执行以下代码将数组旋转45度，使有效值起始于第1行：

test_surface_array_nan = np.array(test_surface_nan)
test_surface_array_nan_rotated = rotate(test_surface_array_nan,45,reshape=True)

但得到的结果中，原大于0的有效值变为np.nan，原np.nan元素变为0，与预期结果不符：

maybe_test_surface_nan =  [  [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
                             [np.nan,    1,   np.nan,   1,    np.nan,    1,   np.nan],
                             [np.nan, np.nan,   2,    np.nan,   2,    np.nan, np.nan],
                             [np.nan,    1,   np.nan,   3,    np.nan,    1,   np.nan],
                             [np.nan, np.nan,   2,    np.nan,   2,    np.nan, np.nan],
                             [np.nan,    1, np.nan,     1,    np.nan,    1,   np.nan],
                             [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]]

• scipy.ndimage.rotate默认使用三阶样条插值（order=3），当数组包含np.nan时，插值计算会因NaN的传播特性，将原本的有效值也转换成NaN。
• 默认填充模式为mode='reflect'，但NaN的存在会导致填充逻辑失效，旋转后的空白区域最终被0替代，出现原NaN区域变成0的情况。

调整rotate函数的参数，避免NaN传播并指定正确的填充值：

1. 使用最近邻插值（order=0），阻止插值过程中NaN破坏有效值；
2. 设置填充模式为mode='constant'，并指定填充值为np.nan，确保空白区域用NaN填充而非0；
3. 保留reshape=True适配旋转后的数组尺寸。

修改后的代码示例：

from scipy.ndimage import rotate
import numpy as np

test_surface_nan =  [[np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
                     [np.nan, np.nan, np.nan,   1,    np.nan, np.nan, np.nan],
                     [np.nan, np.nan,   1,      2,      1,    np.nan, np.nan],
                     [np.nan,   1,      2,      3,      2,      1,    np.nan],
                     [np.nan, np.nan,   1,      2,      1,    np.nan, np.nan],
                     [np.nan, np.nan, np.nan,   1,    np.nan, np.nan, np.nan],
                     [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]]

test_surface_array_nan = np.array(test_surface_nan)
# 调整参数后的旋转代码
test_surface_array_nan_rotated = rotate(
    test_surface_array_nan,
    45,
    reshape=True,
    order=0,  # 最近邻插值
    mode='constant',
    cval=np.nan  # 空白区域填充NaN
)

print(test_surface_array_nan_rotated)

注：旋转后数组尺寸会变为10x10（原7x7旋转45度的最小外接矩形），若需保持7x7尺寸可去掉reshape=True，但会裁剪部分内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Patstro