griddata函数
时间: 2023-08-09 21:05:51 浏览: 155
griddata函数是一个用于插值的函数,可以用于二维或三维散点数据的插值。它有三种形式:
1. vq = griddata(x,y,v,xq,yq)
2. vq = griddata(x,y,z,v,xq,yq,zq)
3. vq = griddata(___,method)
其中,x、y、v是包含分散(非均匀)样本点和数据的向量。x和y表示样本点的坐标,v表示样本点对应的值。xq和yq表示要进行插值的点的坐标,vq表示插值得到的值。method参数表示插值方法,可以是'linear'、'nearest'或'cubic'。
与interp2函数的区别在于,interp2的插值数据必须是矩形域,要求xy规则排列,而griddata可以处理非均匀的样本点。
举个例子,如果有一个采样点分布在经度121-125度,纬度30-34.5度之间的5x5矩阵,采样点采集的是农作物的亩产量数据。现在有一个20x20的矩阵,表示每个点有多少亩这种农作物,需要求矩阵范围内的总产量,就可以使用griddata函数进行插值计算。
具体的使用方法可以参考引用\[1\]和引用\[3\]中的代码示例。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab中griddata函数拟合三维散点](https://blog.csdn.net/m0_64007201/article/details/126562100)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [MATLAB中griddata和griddatan插值函数简单说明](https://blog.csdn.net/qq_33660295/article/details/110866735)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python函数:生动解释二维插值函数:griddata()](https://blog.csdn.net/huozhiran/article/details/120269875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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