是指通过已知的离散数据点,在网格上估计或推断出未知位置的数值。插值方法可以用于填补缺失数据、生成平滑曲线、预测未来趋势等。 网格数据的插值可以分为以下几种常见的方法: 最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation):将未知位置的数值设定为最近邻数据点的数值。这种方法简单快速,但可能导致结果不够平滑。 线性插值...
对于给定的两个网格以及一个插值参数 t,实时地将它们插值并得到新的网格,并尽可能地保证插值过程看起来是合理的(这里所说的合理指的是看起来尽可能平滑而不是语义上合理)。 大概想法和 Geometry Images[1] 有点类似,不过要求 mesh 是watertight且亏格为 0。首先是将 mesh 分割为两个部位,然后分别进行参数化并把...
使用PyTorch的F.grid_sample函数,我们可以对输入图像进行插值。此函数接受定义好的网格和输入图像,并返回经过插值的图像。 defscale_image(image,scale):# 创建网格grid=create_grid(image.shape[1:],scale)# 网格范围调整grid=grid.unsqueeze(0)# 增加batch维度grid=2.0*grid/torch.tensor(image.shape[2:]).floa...
插值操作非常常见,数学思想也很好理解。常见的一维插值很容易实现,相对来说,要实现较快的二维插值,比较难以实现。这里就建议直接使用scipy 的griddata函数。 1 griddata函数介绍 官网介绍 2 离散点插值到均匀网格 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 def interp2d_station_to_grid(lon,lat...
通过网格插值,可以将一组散布的点转换为可以使用的网格数据,从而进行进一步的数据分析和可视化。 2. Python中实现网格插值的常用库 在Python中,实现网格插值最常用的库是SciPy。SciPy的scipy.interpolate模块提供了多种插值函数,其中griddata函数专门用于网格插值。 3. 网格插值示例代码 以下是一个简单的网格插值示例代码...
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1.将格心上的值插值到格点上,然后按照此种方式进行网格间的插值。先不说这样操作带来的数据存储的增加、程序复杂度的增加,将数据从格心插值到格点上本身会带来一次误差,之后再插值的话还会带来误差。 2.完全类比于格点格式的插值方式,格心格式数据中的格心相当于格点格式的中的顶点,这样就可以按照上述方式插值了。
第五步:mesh——Interpolate默认即可(插值方法为最近邻域法),mesh——export mesh——选择输出路径即可,效果见图7。 图7 至此mike生成网格到插值水深就完成了,接下来讲讲如何利用SMS打网格并插值水深。 第六步:导入岸线数据(默认状态下岸线文件.cst已经制作好了,岸线制作可参考“网页链接”专栏),右键default coverage...
使用'meshgrid'生成新网格。指定目标lon与lat值，找到原始网格中对应索引。初始化新矩阵，用于存储前四个小时的平均风速。使用循环遍历四个小时，每小时从文件中读取数据。使用'interp2'函数，采用'三次样条插值'方法将数据从原始网格插值到新网格。将结果存储到新矩阵中，完成四个小时平均值的计算。