python griddata()参数
时间: 2023-09-28 08:13:41 浏览: 54
griddata() 是 scipy 库中的一个函数,用于在二维平面上进行插值操作。它的参数如下:
- `points`:表示已知数据点的坐标,可以是一个二维数组或者两个一维数组。如果是二维数组,则每一行代表一个数据点的坐标;如果是两个一维数组,则分别表示 x 坐标和 y 坐标。
- `values`:表示已知数据点的值,可以是一个一维数组或者与 `points` 维度相同的二维数组。如果是一维数组,则每个元素与 `points` 中对应位置的数据点相关联;如果是二维数组,则每个元素与 `points` 中对应位置的数据点相关联。
- `xi`:表示要进行插值的目标点的坐标,可以是一个二维数组或者两个一维数组。如果是二维数组,则每一行代表一个目标点的坐标;如果是两个一维数组,则分别表示目标点的 x 坐标和 y 坐标。
- `method`:表示插值方法,可选参数,默认值为 'linear'。可以选择的方法有:'linear' 表示线性插值,'nearest' 表示最近邻插值,'cubic' 表示三次样条插值。
- `fill_value`:表示当目标点位于已知数据点范围之外时使用的填充值,默认为 `numpy.nan`。
其他参数可参考 scipy 文档进行查看和使用。
相关问题
python的griddata函数有哪些参数
griddata函数的参数主要包括三个:points、values和xi。其中,points是一个数组,表示用于插值的数据点的坐标;values是一个数组,表示用于插值的数据点的值;xi则是一个数组,表示插值结果的坐标点。此外,还有一些可选的参数,例如插值方法(默认为'linear')和边界处理方式(默认为'raise')。具体参数及用法可以查阅官方文档。
griddata函数python引用
griddata函数是NumPy中的一个函数,用于将非规则(不规则分布的)数据转换为规则(规则分布的)数据。它的主要作用是通过插值算法,将离散的数据点插值到规则网格上,生成规则的网格数据。
griddata函数的语法如下:
```python
numpy.griddata(points, values, xi, method='linear', fill_value=nan)
```
参数说明:
- points:一个元组,包含了待插值的点的坐标,每个坐标都是一个n维向量,n是数据的维度。
- values:一个数组,表示每个点的值,数组长度和points的长度相同。
- xi:一个元组,表示要插值的点的坐标,每个坐标都是一个n维向量,n是数据的维度。
- method:插值算法,可以是'linear'(线性插值)、'nearest'(最近邻插值)、'cubic'(三次样条插值)。
- fill_value:当插值点在待插值点的外部时,填充的值。
示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
# 定义待插值的点
points = np.random.rand(10, 2)
# 定义待插值点的值
values = np.sin(points[:, 0]*np.pi) * np.cos(points[:, 1]*np.pi)
# 定义规则网格点
xi = np.linspace(0, 1, 100)
yi = np.linspace(0, 1, 100)
xi, yi = np.meshgrid(xi, yi)
# 使用griddata函数插值
zi = griddata(points, values, (xi, yi), method='linear')
# 绘制插值结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(zi, extent=(0, 1, 0, 1), origin='lower')
plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1], c=values, s=50, edgecolor='none')
plt.colorbar()
plt.title('griddata')
plt.show()
```
输出结果:
![griddata示例](https://img-blog.csdn.net/20180403171915308?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcXFfMTU3MjU3MzU0Nw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/85)