问将Numpy数组与新网格、过滤器和缩放对齐

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我有一个值数组，比如(7,5)，我想把它映射到一个形状数组(7,6)。数据都是等间距的，因此，例如，我们有

. u . u . u . u . u .
. u . u . u . u . u .
. u . u . u . u . u .
. u . u . u . u . u .
. u . u . u . u . u .
. u . u . u . u . u .
. u . u . u . u . u .

其中‘u’是当前数据，点是我想要对其进行采样的位置。

   3.0    4.0    3.0    2.0    2.0
   2.0    3.0    3.0    2.0    3.0
   2.0    3.0    3.0    2.0    2.0
   etc.

我希望它以7x6数组结束，如下所示

3.0    3.5    3.5    2.5    2.0    2.0
2.0    2.5    3.0    2.5    2.5    3.0
2.0    2.5    3.0    2.5    2.0    2.0
etc.

所以点是我想要采样数据的经纬点，‘u’是我拥有数据的点，它们位于每一行中每个经纬点的中间。

现在，我使用ndimage.generic_filter对数据进行1x2过滤，取同一行中相邻的两个‘u’的平均值，然后从原始数组中切出最右边的一列，并使用scipy.hstack将其添加到generic_filter生成的数组的一侧，我觉得有更好的方法可以做到这一点。

此外，这些数组具有用9.99999993e+36填充没有数据的点。在我的generic_filter中，我将所有大于10^3的值都替换为NaNs，但这会导致下一步出现问题。

在将数据对齐到新的网格之后，我想对其进行重新采样，以便它由更少的点组成，在更多的空间中平均。我只是使用数组切片来获取每个第n个元素，但这似乎丢失了数据，所以我尝试使用ndimage.interpolation.zoom()，但它只是用NaNs填充数组。

我可以使用0而不是NaNs，但是我正在制作一个矢量图，并且使用zeros basemap/matplotlib的quiver()函数在所有的零矢量上放置一个点。对于NaNs，它不会尝试绘制这些点，这正是我想要的。我可以用零填充，缩放，然后返回并将零翻转为NaNs，当我这样做时，它不会将零保留为零，它会用非常小的值填充它们。在这种情况下，没有数据的点是陆上的，所以没有洋流，我希望它们保持为零或NaN。

我应该注意的是，我有另一个可能是(6,6)形状的数组，它是向量的v分量，我希望它的形状是(7,6)。它的结构与u数组相同，只是数据所在的点在列中，而不是行中，例如

 .  .  .  .  .  .
 v  v  v  v  v  v
 .  .  .  .  .  .
 v  v  v  v  v  v
 .  .  .  .  .  .
 v  v  v  v  v  v
 .  .  .  .  .  .
 v  v  v  v  v  v
 .  .  .  .  .  .
 v  v  v  v  v  v
 .  .  .  .  .  .
 v  v  v  v  v  v
 .  .  .  .  .  .

实际上，这些数组要大得多，并且这些点都是等间距的。