pl.plot(x,y,'ro')#建立插值数据点 xnew = np.linspace(0, 10, 101)for kind in ['nearest', 'zero','linear','quadratic',5]:#根据kind创建插值对象interp1d f = interpolate.interp1d(x, y, kind =kind) ynew= f(xnew)#计算插值结果 pl.plot(xnew, ynew, label =str(kind)) pl.xtick...
我们可以使用 Sklearn 的 KNN 实现来模拟 IDW。下面给出了执行此操作的代码。 “样本”数据帧包含单个时间戳的车站空气质量数据。我们将经纬度作为解释变量,将 PM2.5 作为需要插值的变量。我们应该使用“kd_tree”作为算法,并将“n_neighbors”设置为站数,在本例中为 8。我们还应该将“权重”设置为执行 IDW 的...