griddata函数中各参数含义

`griddata` 函数是 SciPy 库中的一个函数，用于从不规则的数据点插值到规则的网格中。它具有以下参数：

- `points`：一个数组，其中包含要插值的点的坐标。它的形状是 `(npoints, ndim)`，其中 `npoints` 是点的数量，`ndim` 是每个点的维度。
- `values`：一个数组，其中包含与每个点相关联的值。它的形状是 `(npoints, )` 或 `(npoints, nvalues)`，其中 `nvalues` 是每个点的值的数量。
- `xi`：一个数组，包含要在其上进行插值的点的坐标。它的形状是 `(npoints, ndim)`，其中 `npoints` 是要插值的点的数量，`ndim` 是每个点的维度。
- `method`：一个字符串，指定要使用的插值方法。可选值为 `'nearest'`、`'linear'` 和 `'cubic'`。
- `fill_value`：一个标量，用于指定在 `xi` 中的点位于 `points` 范围之外时要使用的默认值。

示例代码：

from scipy.interpolate import griddata

points = [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]
values = [0, 1, 2, 3]
xi = [(0.5, 0.5), (0.5, 1.5), (1.5, 0.5), (1.5, 1.5)]

interp_values = griddata(points, values, xi, method='linear')

在上面的示例中，我们在一个 2D 网格上插值了四个点的值。我们使用了线性插值方法，并将默认填充值设置为 0。