#用0填充da.interp(x=np.linspace(-0.5, 1.5, 10), kwargs={'fill_value': 0.0})#<xarray.DataArray (x: 10)>#array([ 0.,0.,0.,0.814,0.604, -0.604, -0.814,0.,0.,0.])#Coordinates:#* x(x) float64 -0.5 -0.2778 -0.05556 0.1667 ... 0.8333 1.056 1.278 1.5# 外推da.interp(x=...
如下图已知(x0, y0) (x1, y1),在x处插值一点(x, y)。 可以通过简单几何知识来推出公式 实现上直接套公式,如果想插值多个点,可以利用线性回归的方式。 importosimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressiondeflinear_interpolation(data,inter_num=4):clf=Li...
lat (xr.DataArray): Latitude coordinates. lon (xr.DataArray): Longitude coordinates. """ # Create an empty dictionary to hold the data variables data_vars = {} # Loop through each variable and its corresponding list of data for var_name, var_data in zip(variable_names, variable_lists):...
FREQUENCY(data_array, bins_array) FREQUENCY 函数语法具有下列参数: ◾ data_array 必需。 要对其频率进行计数的一组数值或对这组数值的引用。 如果 data_array 中不包含任何数值,则 FREQUENCY 返回一个零数组。 ◾ bins_array 必需。 要将 data_array 中的值插入到的间隔数组或对间隔的引用。 如果 bins_...
newarr=array[~array.mask].data #提取Masked array中的data 这里的x1、y1、newarr都是一维的,每个元素都是一一对应的,即x1[i]、y1[i]、newarr[i]对应了第i+1个有效值的横纵坐标及值。 ⑥插值,二维插值 GD1 = interpolate.griddata((x1, y1), newarr.ravel(),(xx, yy),method='cubic') ...
Python数据插值 1. 数据插值 2. 导入模块 3. 插值函数 3.1 多项式 3.2 多项式插值 3.3 样条插值 3.4 多变量插值 3.4.1 均匀网格 3.4.2 不均匀网格 1. 数据插值 插值是一种从离散数据点构建函数的数学方法。插值函数或者插值方法应该与给定的数据点完全一致。插值可能的应用场景: ...
我需要将SST的数据插值为2.5°×2.5°分辨率。 这里主要使用xarray进行处理。因为xarray中对scipy的插值函数已经进行了封装,所以只需要对DataArray,DataSet使用interp()函数就可以实现插值了,非常方便、简单。 代码如下: import xarray as xrpath1='F://olr.nc'olr=xr.open_dataset(path1)#读取数据path2='F://...
1. 使用SciPy库进行插值 SciPy是Python中用于科学计算的开源库,其中包含了丰富的插值方法。我们可以利用SciPy中的`interp2d`函数来对二维数据矩阵进行插值。 ```python import numpy as np from scipy.interpolate import interp2d # 原始数据矩阵 data = np.array([[1, 2, 3], ...
1.插值scipy.interpolate SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数,范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。 一维插值:当样本数据变化归因于一个独立的变量时; 多维插值:反之样本数据归因于多个独立变量时。 注:一维插值这里就不再讲述了,主要是对二维插值的一个总结。