Scipy中的griddata函数是用于插值的一个非常有用的工具。它可以帮助我们从一个不规则的数据集中创建一个规则的网格,并在其它的空间点上进行插值。 在本文中,我将带您逐步了解Scipy中griddata函数的用法,并通过示例帮助您更好地理解其工作原理。 第一步:导入必要的库和数据准备 在使用griddata之前,我们首先需要导入Sci...
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插值要求矩阵可逆,所以在经纬度列表时,不能有相同的两行。
在 Scipy 中,griddata 方法是一种用于在二维或三维空间中对离散数据进行插值的强大工具。该方法可以基于一组已知的离散数据点,创建一个连续的函数,以描述这些数据点之间的空间变化。这种插值方法在许多科学和工程领域中都有着广泛的应用,例如地理信息系统、数值模拟和数据可视化等。 【2.griddata 方法的主要应用场景】 ...
首先,我们需要从scipy.interpolate模块中导入griddata函数。这是进行插值计算的第一步。 python from scipy.interpolate import griddata 2. 了解griddata函数的基本用法和参数说明 griddata函数用于对不规则分布的数据点进行插值。它的基本用法如下: python griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=na...
griddata函数 ———- %使用griddata插值 A=[1.486,3.059,0.1;2.121,4.041,0.1...
>>> >>> from scipy.interpolate import griddata >>> grid_z0 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='nearest') >>> grid_z1 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='linear') >>> grid_z2 = griddata(points, values, (grid_x, grid_y), method='cubic...
我有一组称为值的观察值,它来自按以下方式定义的函数:values = np.array([oscillatory(i) for i in range(points.shape[0])])values 的形状为 (65,1),points 是一个数组,用于评估振荡函数,它的形状为 (65,7),7 是在 7 维空间中充当维度的一些特征(7 只是一个任意数字)。我试图插入在这个空间中定义...
I am using scipy.interpolate.griddata in order to interpolate data from an original 2d grid to a target sub-region of that grid but at a higher resolution. In order to speed the computation, instead of using the whole original data I used only the part that contains the target region (wi...
When running scipy.interpolate.griddata using the official Windows wheels from pip I noticed a slowdown by a factor 7-8 as compared to other builds (e.g, Anaconda or conda-forge). Also, when running the same code on Linux and comparing p...
scipy1.4.1版本为什么不能用griddata求三次插值呢? 关注问题写回答 登录/注册历史版本 软件版本 数值分析 scipy1.4.1版本为什么不能用griddata求三次插值呢?method方法用cubic时,官网和书上的例子都报OSERROR,无法打开某文件的错误。显示全部 关注者1 被浏览24 ...