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。 参考:Python+matplotlib+scipy站点数据绘制气象分布图(示例代码)https://stackoverflow.com/questions/37872171/how-can-i-perform-two-dimensional-i...
- method表示插值方法,有'linear'、'nearest'、'cubic'可供选择,默认为'linear'。 python #创建规则的网格 grid_x, grid_y = np.meshgrid(np.linspace(0, 1, 100), np.linspace(0, 1, 100)) #使用griddata进行插值 grid_z = spi.griddata((x, y), z, (grid_x, grid_y),method='linear') 在...
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') #用GridData不同插值法 plt.subplot(221) plt.imshow(func(grid_x...
最后使用matplotlib.pyplot绘制了原始数据点、插值点以及整个插值曲线,以便直观地展示插值效果。 代码运行后,示例结果如下图。 多线性插值案例 importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportgriddataimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib# 配置Matplotlib以支持中文显示matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#...
7. Griddata #%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 = np.random.uniform(-1, 1, N) z = func(x, y) yg, xg = np.mgrid[-1:1:100j, -1:1:100j] xi = np.c_[xg.ravel...
Python数据插值 1. 数据插值 2. 导入模块 3. 插值函数 3.1 多项式 3.2 多项式插值 3.3 样条插值 3.4 多变量插值 3.4.1 均匀网格 3.4.2 不均匀网格 1. 数据插值 插值是一种从离散数据点构建函数的数学方法。插值函数或者插值方法应该与给定的数据点完全一致。插值可能的应用场景: ...
1.4 scipy.interpolate.griddata 假设您有一个基础函数的多维数据 f(x,y) 您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。 scipy.interpolate.griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=nan,rescale=False) 应用案例: 导...
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...
是指使用Python科学计算库scipy中的插值函数对网格数据进行插值的过程。插值是一种通过已知数据点来估计未知数据点的方法,可以用于填充缺失值、平滑数据、生成等高线图等应用场景。 scipy库中的插值函数包括interp1d、interp2d、griddata等。其中,interp1d用于一维插值,interp2d用于二维插值,griddata用于多维插值。这些函数...