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。
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']# 使用黑体,或者其他支持中文的字体matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False# 正确显示...
>>> >>> 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...
要使用SciPy进行二维和三维空间中的点云插值,可以使用scipy.interpolate模块中的插值函数。以下是一个简单的示例代码,演示如何使用SciPy进行二维空间中的点云插值: 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...
7.插值-interpolate 一维插值 外推和 Spline 拟合 参数插值 单调插值 多维插值 griddata 径向基函数插值 8.稀疏矩阵-sparse 稀疏矩阵的储存形式 矩阵向量相乘 示例1 示例2 9.图像处理-ndimage 形态学图像处理 膨胀和腐蚀 Hit和Miss 图像分割 10.空间算法库-spatial 计算最近旁点 凸包...
多项式插值和样条插值都可以直接推广到多变量情况。SciPy为多变量插值提供了多个函数和类。我们将介绍两个最常用的双变量插值函数:interpolate.interp2d和interpolate.griddata。 3.4.1 均匀网格 interpolate.interp2d函数是interpolate.interp1d函数的推广,要求数据点位于x和y坐标组成的规则且均匀的网格中。
sensor、codec、display device都是基于pixel的，高分辨率图像能呈现更多的detail，由于sensor制造和chip的...
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
在使用griddata之前,我们首先需要导入Scipy库和Numpy库。Scipy是一个强大的科学计算工具包,而Numpy则提供了对多维数组和矩阵的支持。 python import numpy as np import scipy.interpolate as spi #创建一个不规则的数据集 x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) z = np.sin(2 * np.pi * x...
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...