可以区域内使用线性插值，区域外的点使用rbf插值，将结果合并

可以将线性插值和RBF插值结合起来，实现区域内使用线性插值，区域外的点使用RBF插值的效果。具体步骤如下：

import numpy as np
from scipy.interpolate import interp2d, Rbf

# 构造一组二维数据
x = np.linspace(0, 1, 10)
y = np.linspace(0, 1, 10)
z = np.sin(2 * np.pi * x) * np.sin(2 * np.pi * y)

# 定义线性插值函数
f1 = interp2d(x, y, z, kind='linear')

# 定义RBF插值函数
f2 = Rbf(x, y, z, function='linear')

# 设定外推范围
xmin, xmax = x.min(), x.max()
ymin, ymax = y.min(), y.max()
xout = np.linspace(xmin - 0.1, xmax + 0.1, 20)
yout = np.linspace(ymin - 0.1, ymax + 0.1, 20)

# 获取超出已知范围的位置
mask = (xout < xmin) | (xout > xmax) | (yout < ymin) | (yout > ymax)

# 对区域内的位置进行线性插值
zout1 = f1(xout[~mask], yout[~mask])

# 对区域外的位置进行RBF插值
zout2 = f2(xout[mask], yout[mask])

# 将结果合并
zout = np.zeros_like(xout)
zout[~mask] = zout1
zout[mask] = zout2

# 打印结果
print(zout)

在上述代码中，我们首先定义了线性插值函数和RBF插值函数，然后设定了外推范围xout、yout，并获取了超出已知范围的位置。接着，我们对区域内的位置进行线性插值，对区域外的位置进行RBF插值，并将结果合并成最终的插值结果。最后，我们打印了zout的值。

需要注意的是，在进行插值时，需要根据具体的数据特征和需求选择合适的插值方法和参数，以确保插值结果的准确性和可靠性。