# 创建克里金插值对象 interpolator = OrdinaryKriging(x, y, z, variogram_model='gaussian', verbose=True) # 估计未知点的值 x_new = np.array([3.5]) y_new = np.array([4.5]) z_new = interpolator.execute('grid', x_new, y_new) print(z_new) 径向基函数(RBF)插值径向基函数插值是一种常...
Rbf 内插的一个缺点是内插 N 个数据点涉及对 N x N 矩阵求逆。 这种二次复杂性非常迅速地破坏了大量数据点的内存需求。 但是,新的 RBFInterpolator 类还支持邻居关键字参数,该参数将每个径向基函数的计算限制为 k 个最近的邻居,从而减少内存需求。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 z_den...
1,2,3,4,5])y=np.array([0,2,1,3,5,4])# 网格数据xi=np.linspace(0,5,50)yi=np.linspace(0,5,50)Xi,Yi=np.meshgrid(xi,yi)# 插值rbf=RBFInterpolator(x[:,np.newaxis],y,kernel='gaussian')Zi=rbf(Xi)# 绘制结果plt.figure(figsize=(10,6))plt.scatter(x,y...
在上面的示例代码中,我们已经展示了如何使用RBFInterpolator进行高维数据的径向基函数插值计算。你只需要将你的高维数据集替换为实际的数据点,并指定相应的值即可。 5. 验证插值结果并进行分析 插值结果的准确性可以通过与已知数据点进行比较来验证。如果可能的话,你还可以使用交叉验证等方法来进一步评估插值模型的性能。
RBFInterpolator(y, d, neighbors=None, smoothing=0.0, kernel='thin_plate_spline', epsilon=None, degree=None) 1. 2. y:(npoints, ndims) 类似数组。 d:N-D y 处的数据值数组。 d 沿第一轴的长度必须等于 y 的长度。与某些插补器不同,插补轴无法更改; ...
1.1 RegularGridInterpolator 1.2 scipy.interpolate.LinearNDInterpolator 1.3 scipy.interpolate.NearestNDInterpolator 1.4 scipy.interpolate.griddata 1.5 scipy.interpolate.RBFInterpolator 1.6 scipy.interpolate.Rbf 2.方法对比 2.1 光滑函数上采样插值测试 2.2 非光滑函数上采样插值测试 2.3 光滑函数在分散数据插值测试 ...
$ cd RBF $ python setup.py install test that everything works $ cd test $ python -m unittest discover Demonstration Smoothing Scattered Data ''' In this example we generate synthetic scattered data with added noise and then fit it with a smoothed RBF interpolant. The ...
class Interpolator(*r: torch.Tensor, f: torch.Tensor, radius: float, rbf_name: str) A simple interpolator using Radial Basis Functions. Parameters: *r (torch.Tensor): Tensors containing the data points. Each tensor must be of the same size. The amount of tensors must be equal to the ...
Theweight_matrixfunction, which generates radial basis function finite difference (RBF-FD) weights. This is used for solving large scale PDEs over irregular domains Node generation functions, such asmin_energy_nodesandpoisson_disc_nodes, which are used for solving PDEs with the spectral RBF method...
Scipy中的RBF插值是一种基于径向基函数(Radial Basis Function)的插值方法,它可以通过使用已知数据点的函数值来估计未知数据点的函数值。 RBF插值的错误结果可能有以下几种原因: 数据点不足:如果提供的数据点太少或过于稀疏,RBF插值可能无法准确地估计未知数据点的函数值。在这种情况下,可以考虑增加数据点的数量...