使用python scipy中的RBF进行插值是一个涉及到数值计算和插值技术的问题。RBF代表径向基函数(Radial Basis Function),它是一种常用的插值方法之一,用于估计未知数据点在已知数据点之间的值。 概念: RBF插值是一种基于径向基函数的插值技术,它假设未知数据点的值可以通过已知数据点的加权平均来估计。径向基函数是一个关...
def rbf_interpolation(support_points, coefficient_mat, interpolation_points, function_name = 'C2', radius = None): """ 计算并返回RBF插值的结果 :param support_points: 支撑点 :param coefficient_mat: 插值系数矩阵 :param interpolation_points: 插值点 :param function_name: 插值函数名,默认为 Wendlan...
rbf = torch.exp(-torch.norm(x[:, None, :] - x[None, :, :], dim=-1) ** 2 / (2 * epsilon ** 2)) weights = rbf.pinverse() @ y # calculate the radia basis function for each data point xi rbf = torch.exp(-torch.norm(xi[:, None, :] - x[None, :, :], dim=-1) ...
Radial Basis Function,RBF)是一个取值仅依赖于到原点距离的实值函数2。在机器学习中,RBF 常被用作...
克里金插值算法是一种估计未知点值的方法,它基于已知点之间的空间相关性来预测未知点的值。这种方法在地质统计学中非常常见,用于估计矿藏的品位和储量等。在Python中,我们可以使用scipy库中的scipy.interpolate.Rbf类来实现克里金插值算法。首先,我们需要安装scipy库。如果还没有安装,可以使用以下命令安装: pip install...
UnivariateSpline可以外插值 调用方式如下: UnivariateSpline(x,y,w=None,bbox=[None,None],k=3,s=None) x,y是X-Y坐标数组 w是每个数据点的权重值 k为样条曲线的阶数 s为平滑参数。 s=0,样条曲线强制通过所有数据点 s>0,满足\sum(w(y-spline(x)))^2 \leq s ...
UnivariateSpline可以外插值 调用方式如下: UnivariateSpline(x,y,w=None,bbox=[None,None],k=3,s=None) x,y是X-Y坐标数组 w是每个数据点的权重值 k为样条曲线的阶数 s为平滑参数。 s=0,样条曲线强制通过所有数据点 s>0,满足\sum(w(y-spline(x)))^2 \leq s ...
set_title('RBFInterpolator') plt.show() 从等值线结果中,RBFInterpolator更优! 2.4 非光滑函数在分散数据插值测试 import numpy as np import scipy.interpolate as interp # auxiliary function for mesh generation def gimme_mesh(n): minval = -1 maxval = 1 # produce an asymmetric shape in order to...
在机器学习和模式识别领域,径向基函数(Radial Basis Function, RBF)是一种常用的非线性函数,常用于数据插值、函数逼近和分类问题中。在Python中,可以使用一些库来实现径向基函数。 以下是一种常见的径向基函数的示例代码: ```python import numpy as np def radial_basis_function(x, c, s): return np.exp(-...
(x,y) 插值—interpolate * # 使用Rbf进行插值运算 newfunc = interpolate.Rbf(x, y, fvals, function=multiquadric) ynew, xnew = np.mgrid[-1:1:100j, -1:1:100j] # 插值结果的网格 fnew = newfunc(xnew, ynew) truevals = func(xnew, ynew) # 函数的真实值 pl.subplot(121) pl....