数据是空间坐标[x,y,z],已知一定数量的空间坐标，但缺失了部分点，要求你用python的griddata()写一个插值的示例代码

当使用 `griddata()` 进行插值时，你需要先准备好已知数据点的空间坐标和对应的值，然后指定目标点的坐标进行插值。下面是一个使用 `griddata()` 进行插值的示例代码：

import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata

# 已知数据点的空间坐标和对应的值
points = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 2], [1, 1, 3]])
values = np.array([4, 5, 6, 7])

# 目标点的坐标
xi = np.array([[0.5, 0.5, 0.5], [0.2, 0.7, 0.8]])

# 使用 griddata 进行插值
interpolated_values = griddata(points, values, xi)

print(interpolated_values)

在上面的示例中，`points` 是已知数据点的空间坐标，`values` 是对应的值。`xi` 是要进行插值的目标点的坐标。通过调用 `griddata()` 函数，可以得到 `xi` 对应的插值结果 `interpolated_values`。

注意，这里假设已知数据点的空间坐标是三维的，对应的值是一维的。如果你的数据维度不同，需要相应地修改代码中的数组形状和维度。