1. 'nearest':最近邻插值(默认方法)。 2. 'linear':线性插值。 3. 'cubic':三次样条插值。 4. 'quintic':五次样条插值。 5. 'spline':样条插值。 6. 'piecewise':分段插值。 `griddata`函数根据给定的插值方法,将散乱数据(x,y,z)插值为网格数据(xi,yi,zi)。这里的xi和yi是对原始数据进行网格化的网...
A1: griddata函数提供了多种插值方法供用户选择,包括线性插值(’linear’)、三次样条插值(’cubic’)和最近邻插值(’nearest’),在选择插值方法时,应根据数据的特性和分析的需求进行考虑,如果数据较为平滑且分布均匀,可以选择线性插值;如果需要更光滑的曲面,可以选择三次样条插值;而最近邻插值则适用于对插值精度要求...
对某些设备或测量仪器来说,采集的数据点的位置不是规则排列的网格结构(可参考VTK基本数据结构),对于这种数据用散点图(每个采样点具有不同的值或权重)不能很好的展示其内部结构,因此需要对其进行插值,生成一个规则的栅格图像。可采用griddata函数对已知的数据点进行插值,数据点(X, Y)不要求规则排列。下图分别使用Nea...
‘nearest’:最近邻插值 ‘cubic’:三次样条插值 以下是一个示例: % 生成数据点 x = 0:0.2:2; y = 0:0.2:2; [X, Y] = meshgrid(x, y); V = peaks(X, Y); % 生成插值网格 xi = 0:0.1:2; yi = 0:0.1:2; [XI, YI] = meshgrid(xi, yi); % 进行线性插值 Z = griddata(X, Y...
(3)[XI,YI,ZI] = griddata(...,method) 用指定的算法method 计算: ‘linear’:基于三角形的线性插值(缺省算法); ‘cubic’: 基于三角形的三次插值; ‘nearest’:最邻近插值法; ‘v4’:MATLAB 4 中的griddata 算法。
(3)[XI,YI,ZI] = griddata(...,method) 用指定的算法method 计算: ‘linear’:基于三角形的线性插值(缺省算法); ‘cubic’: 基于三角形的三次插值; ‘nearest’:最邻近插值法; ‘v4’:MATLAB 4 中的griddata 算法。
method是插值方法,可以是'linear'(线性插值)、'nearest'(最近邻插值)等。cval是当插值点不在插值网格上时的默认值。nx和ny分别是插值网格的行数和列数。 二、常用参数 1.points:二维数组,表示插值点网格。 2.values:一维数组,表示与points相对应的数据值。 3.method:插值方法,可以是'linear'(线性插值)、'...
zz=griddata((lon,lat),z,(xx,yy),method='nearest',fill_value=z.median(),rescale=True)#stats.mode(z)[0][0]在没有价格的网格点插值Z=pd.DataFrame(zz)#数据框化 interpolateprice=[]#用来存放插值foriinrange(Z.shape[0]):interpolateprice.append(Z[i][i])#取对角线上的元素 ...
linear为线性插值(默认算法),cubic为三次插值,spline为三次样条插值,nearest为最邻近插值。 interpn函数——n维数据插值 完成n维数据插值。 VI=interpn(X1,X2,...,Xn,V,Y1,Y2,..,Yn):返回由参量X1,X2,..,Xn,V确定的n元函数V=V(X1,X2,..,Xn)在点(Y1,Y2,...,Yn)处的插值。参量Y1,Y2,.....