构造网格矩阵olon,olat = np.meshgrid(olon,olat) 做插值:(需要到入Rbf函数:from scipy.interpolate import Rbf)func = Rbf(lon,lat,data,function=‘linear‘)rain_data_new = func(olon,olat) 或griddata插值rain_data_new = griddata((lon,lat), data, (olon,olat), method='linear') 注:由于Rbf插值...
scipy.interpolate.griddata scipy.interpolate.RBFInterpolator scipy.interpolate.Rbf 1.1 RegularGridInterpolator 假设您在规则网格上有 N 维数据,并且您想要对其进行插值。在这种情况下,RegularGridInterpolator可能会有用。RegularGridInterpolator在任意维度的规则或直线网格上进行插值。数据必须在直线网格上定义:即间距均匀...
1.scipy.interpolate.griddata() 假设有一个基础函数的多维数据 f(x, y),只知道不形成规则网格的点的值,假设我们要对二维函数进行插值。griddata基于三角剖分,因此适用于非结构化、分散的数据。其使用方法如下: from scipy.interpolate import griddata griddata(points,values,xi,method =‘linear’,fill_value = ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportgriddata# 生成一些样本数据points=np.random.rand(10,2)# 10个随机二维点values=np.sin(points[:,0]*2*np.pi)*np.cos(points[:,1]*2*np.pi)# 根据点生成值# 创建网格以进行插值grid_x,grid_y=np.mgrid[0:1:100j,0:1:100j]gr...
注意 以下插值函数中,待插值点的坐标,最好按次序排列(参与插值的基准点的坐标可以打乱次序)。如果打乱顺序,可能会导致插值结果异常(插值异常而不是错误,不会报错,但是结果有明显异常)。 griddata 官方网站:scipy.interpolate.griddata — SciPy v1.7.1 Ma
以下是使用Python的SciPy库实现双线性插值的示例代码: import numpy as np from scipy.interpolate import griddata # 已知数据点的坐标和值 x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) z = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) # 创建新的数据点的坐标网格 x_new = ...
griddata函数是SciPy库中的插值函数,用于在一组不规则的数据点上进行插值。 使用方法如下: 导入必要的库: from scipy.interpolate import griddata import numpy as np 复制代码 准备输入数据: # 输入数据点的坐标和对应的值 points = np.array([[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], ...]) values = ...
我们可以用scipy.interpolate.griddata进行插值,这里先把完整代码放上来: #二维缺省值插值importnumpy as npfromscipyimportinterpolate array= np.random.random_integers(0,10,(10,10)).astype(float) #① array[array>7] =np.nan array=np.ma.masked_invalid(array)#② ...
这里主要利用 scipy.interpolate 包里 griddata 函数 griddata(points, values, xi, method=’linear’, fill_value=numpy.nan, rescale=False) points:二维数组,第一维是已知点的数目,第二维是每一个点的 \(x,y\) 坐标 values:一维数组,和 points 的第一维长度一样,是每个坐标的对应 \(z\) 值 ...
创建一个散点图，显示原始的数据点。使用contourf或imshow函数创建一个颜色渐变的网格图，显示插值结果。将使用一个示例数据集来演示这个过程。这个示例将创建一些随机的数据点，然后使用griddata进行插值，并最后将结果可视化。代码生成：python import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.interpolate ...