检查输入数据是否存在NaN值:griddata函数对输入数据中的NaN值非常敏感。如果输入数据(即点坐标或对应的值)中包含NaN,那么插值结果中也很可能出现NaN。 python import numpy as np from scipy.interpolate import griddata # 示例数据,包含NaN值 points = np.array([[1, 1], [2, 2], [np.nan, 3], [4, ...
千万不要漏步骤,严格跟着来保证没问题。 当然,你也可以发挥,比如dos的输入那里,总起来说,命令为python 目标文件 样本文件,其原则是要让系统找得到文件,具体见参考博客。假如系统提示你“不是内部或外部命令”,说明你python的路径错误,而如果是‘not found file’的提示,很可能是其他两个文件路径错误。 1、安装所...
gdal 插值分析 java griddata插值出现nan 我在尝试scipy.interpolation.griddata帮助文件中给出的二维示例。 它适用于“最近”的插值。但它给出了一个用nan填充的矩阵,同时使用任何其他插值,如“线性”或“立方”。如果我给参数fill_value=5,它会给矩阵填充5。 这是因为安装问题吗? 我试着和他们在帮助文档中给出...
没有griddata的具体实现算法方面的信息，但是插值原理应该是基于散乱数据点生成局部区域的插值查询。而且这个插值似乎是要求“内插”的，即查询点必须处于输入样本XY的”包围“状态中，否则就会报NaN查询结果。matlab 2012a中的帮助是这样说的：The method defines the type of surface fit to the data....
如果选项为{”}, 不使用任何选项,包括预设选项。有时,griddata 函式可能将位于资料凸壳上或靠近凸壳的点返回为NaNs。这是因为有时计算中的圆整处理使得很难确定一个靠近边界的点是否处于凸壳内。 演算法: griddata(…,’v4′) 命令使用 [3] 中文件化的方法。其他griddata方法基于使用Qhull [2] 的资料三角化。
命令1 interp1 功能 一维数据插值（表格查找）。该命令对数据点之间计算内插值。它找出一元函数f(x)...
答案:插值结果中出现NaN值可能是由于数据中的异常点或不足的数据覆盖范围造成的,检查输入数据中是否有缺失值或异常值,并进行必要的数据清洗,确保插值点的坐标(XI, YI)在原始数据点(x, y)的范围内,如果问题依然存在,可以尝试更改插值方法或调整边界处理选项。
Q2: griddata函数在处理边界点时可能会出现NaNs的原因是什么? A2: griddata函数在处理边界点时出现NaNs通常是由于边界点附近的数据不足或数据分布不均导致的,在插值过程中,如果某个待插值点周围的数据点不足以形成一个有效的三角形或多边形来估计该点的值,那么函数就可能返回NaN,为了解决这个问题,可以尝试增加数据...
插值法在图像处理和信号处理、科学计算等领域中是非常常用的一项技术。不同的插值函数，可以根据给定的...