df = pd.read_excel(r'D:\CSDN\克里金插值/假的温度数据.xlsx') print(df) 1. 2. 接下来就是插值环节,插值第一件事就是需要知道插值的地理范围,江苏省地理范围是:东经116至122,北纬30至36。 Krin = OrdinaryKriging(df['经度'], df['纬度'], df['温度'], variogram_model='gaussian') lon = n...
# 定义网格grid_x,grid_y=np.mgrid[0:100:100j,0:100:100j]# 100x100的网格 1. 2. 3.4 使用邻近算法进行插值 我们可以使用griddata函数来应用邻近算法进行插值: # 使用邻近算法进行插值grid_z_nearest=griddata((x,y),z,(grid_x,grid_y),method='nearest') 1. 2. 4. 可视化结果 为了直观地了解插...
同步于微信公众号气象备忘录利用xesmf将WRF数据插值到站点/网格将WRF模拟结果与站点观测或者再分析资料进行对比之前,我们需要对WRF输出的网格资料进行插值(或regrid) 读入wrfout数据import salem import xarray…
对站点数据进行插值,插值到规则网格上 绘制EOF第一模态和第二模态的空间分布图 绘制PC序列 关于插值,这里主要提供了两个插值函数,一个是一般常用的规则网格插值: -griddata 另一个是metpy中的: -inverse_distance_to_grid() 本来只是测验一下不同插值方法,但是发现两种插值方法的结果差别很大,由于对于站点数据处理较...
2.1空间插值之站点到网格(Cressman插值和克里金插值)是摸鱼的气象&Python:数据插值的第2集视频,该合集共计5集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
频道收录 分享 在线运行 版本 版本1 - 2022/08/31 01:56 Notebook wrf2point_grid 目录收起 利用xesmf将WRF数据插值到站点/网格 读入wrfout数据 插值到站点 插值到网格 重复使用权重文件 文件 wrf2point_grid 详情 运行环境:
不同插值方法的结果显著不同，原因尚不清楚，期待了解详情。数据读取采用pandas的read_csv方法，文件格式为.txt。绘图过程中，封装函数简化了代码。读取数据后，转换为array格式以便后续处理。数据包含70个站点，覆盖53年。插值过程需预先设定目标网格，EOF处理则涉及模态选择。绘图封装函数减少了重复代码，提升...
接下来,我们将使用 Python 的scipy.interpolate模块来演示如何进行网格插值。以下代码示例展示了如何使用线性插值方法将数据从已知网格点插值到新的站点上。 示例代码 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportgriddata# 创建已知数据点(网格点)points=np.array([[0,0],[1,0],[0,1],[...
python lambert网格插值到站点 python网格图,这篇文章同样以面向对象风格为主,介绍设置网格(grid)、图例(legend)、图片保存的方法。这篇文章分以下部分来介绍:1.设置网格2.设置图例3.图片保存1.设置网格网格与轴刻度相关,在坐标轴上有刻度的位置才能显示网格。所以