3D插值是指根据已知数据点的值,在三维空间中对未知点进行插值计算,从而得到未知点的值。scipy.interpolate模块中的interp2d和griddata函数可以用于进行3D插值。interp2d函数基于二维数据点创建一个二维插值函数,可以通过该函数对未知点进行插值计算。griddata函数可以根据不规则的数据点创建一个三维插值函数,并对未知点进行...
然后,我们使用griddata函数进行插值,并将结果赋值给grid_z。 第三步:可视化插值结果 一旦我们进行了插值,接下来我们可以使用Matplotlib库来可视化插值结果。 python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #创建图形对象 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, ...
Griddata()使用欧几里得距离计算插值。如果K维空间中每个维度的取值范围相差较大, 则应先将数据正规化,然后使用griddata()进行插值运算 yg, xg = np.mgrid[-1:1:100j, -1:1:100j] xi = np.c_[xg.ravel(), yg.ravel()] interpolate.griddata((x, y), z, xi, method=method) II) 径向基函数插值 ...
import numpy as np from scipy.interpolate import griddata import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机点 np.random.seed(0) n = 100 x = np.random.rand(n) y = np.random.rand(n) z = np.exp(-x**2 - y**2) # 定义插值网格 xi = np.linspace(0, 1, 100) yi = np.linspace(0,...
官方的 Python/C API 是针对 CPython 的实现的：公开了许多内部细节，使得 API 实现难度较大；而且，...
griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=nan,rescale=False) 应用案例: 导入依赖库 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D import numpy as np from scipy.interpolate import griddata 生成数据 def func(x, y): return x*(1...
示例代码首先生成了一些不规则的原始数据点,并计算了这些点上某个函数的值。然后创建了一个规则的网格,并使用griddata函数在这个网格上进行了多线性插值。代码绘制了原始数据点、插值结果的等高线图(等高线图是一种展示二维插值结果的直观方式),并选择网格的中心点作为示例来标记一个插值点。
grid_z = griddata(points,values,(grid_x,grid_y),method=method) #以图片的形式绘制数据点的结果,因为是3D只能通过图片形式来展示结果 plt.subplot(localtion_list[i]) #绘制不同插值算法预测结果 plt.imshow(grid_z.T,extent=(0,1,0,1),origin="lower") ...
griddata WARNING griddata()使用欧几里得距离计算插值。如果 K 维空间中每个维度的取值范围相差较大,则应先将数据正规化,然后使用griddata()进行插值运算。 #%fig=使用gridata进行二维插值 # 计算随机N个点的坐标,以及这些点对应的函数值 N = 200 np.random.seed(42) x = np.random.uniform(-1, 1, N) y...
interp2d类只能对网格形状的取样值进行插值运算,如果需要对随机散列的取样点进行插 值,则可以使用griddata()。其调用形式如下: griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=nan) 其中points表示K维空间中的坐标,它可以是形状为(N,k)的数组,也可以是一个有k个数 组的序列,N为数据的点数。value...