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从xarray走向netCDF处理(三)：插值与掩膜

以下文章来源于MeteoAI ，作者学前班大队长 对于xarray之前已经介绍过两期了，分别是数据结构及数据读取和数据索引。 这一期要介绍的功能是插值与掩膜。...插值 xarray中对scipy的插值函数进行了进一步的封装，可以让我们方便的调用。 只需要对DataArray，DataSet使用interp()函数就可以实现插值了，就像索引一样简单。...不管是一维数据还是多维数据都可以轻松搞定。 下面是官方给出的例子,DataArray的时间维度总共有四个值[0,1,2,3]。 da.sel(time=3)，索引时间维的值为3(12行)。...这里主要想说的是另一种方法，直接对数据进行处理，把海洋或者陆地区域的值设为缺测。...加载分辨率为50的湖泊 # 设置网格点属性 gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True,

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从xarray走向netCDF处理(三)：插值与掩膜

对于xarray之前已经介绍过两期了，分别是数据结构及数据读取和数据索引。 这一期要介绍的功能是插值与掩膜。 这两个方法在数据处理中会经常用到，实用等级☆☆☆☆☆。...插值 xarray中对scipy的插值函数进行了进一步的封装，可以让我们方便的调用。 只需要对DataArray，DataSet使用interp()函数就可以实现插值了，就像索引一样简单。...不管是一维数据还是多维数据都可以轻松搞定。 下面是官方给出的例子,DataArray的时间维度总共有四个值[0,1,2,3]。 da.sel(time=3)，索引时间维的值为3(12行)。...这里主要想说的是另一种方法，直接对数据进行处理，把海洋或者陆地区域的值设为缺测。...加载分辨率为50的湖泊 # 设置网格点属性 gl = ax.gridlines(crs=ccrs.PlateCarree(), draw_labels=True,

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matlab中如何求插值点,MATLAB插值「建议收藏」

其中y为函数值矢量，x为自变量的取值范围，x与y的长度必须相同；xi为插值点的向量或者数组，method为插值方法选项。对于插值，MATLAB提供了如下几种方法。...(1)邻近点插值(method=’nearest’)。...一般来说： (5)邻近点插值方法的速度最快，但平滑性最差； (6)线性插值方法占用的内存较邻近点插值方法多，运算时间也稍长，与邻近点插值不同，其结果是连续的，但顶点处的斜率会改变； (7)三次样条插值方法的运算时间最长...一维插值结果比较如图4-4所示。可以看出，三次样条插值结果的平滑性最好，而邻近点插值效果最差。...图4-5 二维插值原始数据 图4-6 二维插值结果 4.5.3 多维插值 多维插值包括三维插值函数interp3和n维插值函数interpn，其函数的调用方式及插值方法与一维、二维插值基本相同。

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matlab插值函数的作用,matlab 插值函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为： yi= interp1(x,y,xi,’method’) 其中x，y为插值点，yi为在被插值点xi处的插值结果；x,y为向量， ‘method...’表示采用的插值方法，MATLAB提供的插值方法有几种： ‘method’是最邻近插值， ‘linear’线性插值； ‘spline’三次样条插值； ‘cubic’立方插值．缺省时表示线性插值 注意：所有的插值方法都要求...x是单调的，并且xi不能够超过x的范围。...例如：在一 天24小时内，从零点开始每间隔2小时测得的环境温度数据分别为 12，9，9，1，0，18 ，24，28，27，25，20，18，15，13， 推测中午12点(即13点)时的温度． x=0:2

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matlab自带的插值函数interp1的几种插值方法

插值法 插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。...语法形式 说明 y=interp1(x,Y,xi) 由已知点集(x,Y)插值计算xi上的函数值 y=interp1(x,Y,xi) 相当于x=1:length(Y)的interp(x,Y,xi) y=interp1...(x,Y,xi,method) 用指定插值方法计算插值点xi上的函数值 y=interp1(x,Y,xi,method,’extrap’) 对xi中超出已知点集的插值点用指定插值方法计算函数值 y=interp1...(x,Y,xi,method,’extrap’,extrapval) 用指定方法插值xi上的函数值，超出已知点集处函数值取extrapval y=interp1(x,Y,xi,method,’pp’)...用指定方法插值，但返回结果为分段多项式 Method 方法描述 ‘nearest’ 最邻近插值:插值点处函数值与插值点最邻近的已知点函数值相等 ‘liner’ 分段线性插值：插值点处函数值由连接其最邻近的两侧点的线性函数预测

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Unity【Lerp & Slerp】- 线性插值与球形插值的区别

在Unity的向量Vector和四元数Quaternion类中，均包含线性插值Lerp和球形插值Slerp的函数，那么两者之间有何区别，通过下面的例子进行观察： 图一中黄色线与红色线相交的点是从点...二者的区别从图中可以明显看出，从四元数的角度来看，线性插值每帧得出的旋转结果是不均匀的，从代数的角度思考，如果两个单位四元数之间进行插值，如图一中的线性插值，得到的四元数并不是单位四元数，因此球形插值更为合理...到插值点的线段 Handles.DrawLine(transform.position, l); Handles.color = Color.yellow...; //绘制插值点之间的线段 Handles.DrawLine(l, Vector3.Lerp(a.position, b.position, (i -...， 通常用Vector3中的插值函数去处理Position，用Quaternion中的插值函数去处理Rotation。

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使用griddata进行均匀网格和离散点之间的相互插值

文章目录 1 griddata函数介绍 2 离散点插值到均匀网格 3 均匀网格插值到离散点 4 获取最近邻的Index 插值操作非常常见，数学思想也很好理解。...常见的一维插值很容易实现，相对来说，要实现较快的二维插值，比较难以实现。这里就建议直接使用scipy 的griddata函数。...method = ‘linear’ method = ‘cubic’ 可以看到，在点比较少的情况下，不同插值方法，结果相差挺大，但降水中心都预测出来了。...3 均匀网格插值到离散点 在气象上，用得更多的，是将均匀网格的数据插值到观测站点，此时，也可以逆向使用 griddata方法插值；这里就不做图显示了。...def get_nearest_point_index(point_lon_lat,lon_grid,lat_grid): ''' func:获取与给定经纬度值的点最近的等经纬度格点的经纬度index

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透视矫正插值的秘密

那什么是线性插值呢？即均匀地插值，比如线段的中点的插值一定是两端之和处以2，这个例子是一维的插值，多维也是类似。下图中列举了顶点色和顶点法线的线性插值。 ?...关于“密度”可以这样理解：在原始三角形上均匀的撒一些散点，待它被投影到屏幕三角形上之后，这些点是否仍然分布均匀？...所以怎么办呢，不能简单的线性插值，所以我们要找到插值和插值点之间真正的函数关系，所以我引入了下面的视锥侧剖图：其中O点是摄像机，L是近截面，ax+bz=c是三角形。...图中可以看出，近截面上的均匀散点反投影到三角形上时变得不均匀了，此外还能得出，插值点的x坐标P与t线性相关。 ? 如果我们做如下图的相似三角形，还能得出x/z与t也线性相关。 ?...于是能够得出结论：在原始三角形上，插值与插值点的位置线性相关，但在透视投影后的屏幕三角形上，插值与Z的比值与插值点的位置线性相关。

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matlab自带的插值函数interp1的四种插值方法

(2) Spline三次样条插值是所有插值方法中运行耗时最长的，插值函数及其一二阶导函数都连续，是最光滑的插值方法。占用内存比cubic方法小，但是已知数据分布不均匀的时候可能出现异常结果。...语法形式 说明 y=interp1(x,Y,xi) 由已知点集(x,Y)插值计算xi上的函数值 y=interp1(x,Y,xi) 相当于x=1:length(Y)的interp(x,Y,xi) y=interp1...(x,Y,xi,method) 用指定插值方法计算插值点xi上的函数值 y=interp1(x,Y,xi,method,’extrap’) 对xi中超出已知点集的插值点用指定插值方法计算函数值 y=interp1...(x,Y,xi,method,’extrap’,extrapval) 用指定方法插值xi上的函数值，超出已知点集处函数值取extrapval y=interp1(x,Y,xi,method,’pp’)...用指定方法插值，但返回结果为分段多项式 Method 方法描述 ‘nearest’ 最邻近插值:插值点处函数值与插值点最邻近的已知点函数值相等 ‘liner’ 分段线性插值：插值点处函数值由连接其最邻近的两侧点的线性函数预测

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OEEL高阶应用——反距离插值和克里金插值的应用分析

它们的目标是在已知的离散点数据集上，通过估计空间上的未知点的值来创建连续的表面。下面将分别对两种方法进行详细解释。 1. 反距离插值（IDW） 反距离插值是一种基于离散点之间距离的插值方法。...它的基本思想是未知点的值由离它最近的已知点的值加权得到，权重与距离的倒数成正比。即离未知点越近的已知点对估计值的贡献越大。...\(f(x)\)是待估计点的值，\(z_i\)是已知点的值，\(d_i\)是待估计点和已知点之间的距离，\(p\)是权重的幂次。...反距离插值的优点是简单易懂，容易实现。它适用于数据点较密集、样本大小较小的情况。然而，IDW方法的主要缺点是它假设了附近的点具有相似的特征，忽略了空间相关性。...它的基本思想是在已知点的值之间建立空间相关模型，通过该模型来估计未知点的值。克里金插值方法使用了半变函数来描述已知点之间的空间相关性。

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python中griddata的外插值_利用griddata进行二维插值

有时候会碰到这种情况： 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 的形式，而你只知道有限的点 \((x_i,y_i,z_i)\)，你又需要局部的全数据，这时你就需要插值，一维的插值方法网上很多...的第一维长度一样，是每个坐标的对应 \(z\) 值 xi：需要插值的空间，一般用 numpy.mgrid 函数生成后传入 method：插值方法 nearest linear cubic fill_value...# 插值的目标 # 注意，这里和普通使用数组的维度、下标不一样，是因为如果可视化的话，imshow坐标轴和一般的不一样 x, y = np.mgrid[ end1:start1:step1 * 1j,...start2:end2:step2 * 1j] # grid就是插值结果，你想要的到的区间的每个点数据都在这个grid矩阵里 grid = griddata(points, values, (x, y...，这个数字表示该区间想要插值多少个点的数据(闭区间) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/141383.html原文链接：https://javaforall.cn

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浅谈MemoryCache的原生插值方式

TryGetValue(object key, out object result); protected virtual void Dispose(bool disposing); 但是你使用常规模式去插值...这是怎样的设计模式？IDisposable接口不是用来释放资源吗？ 为啥要使用Dispose方法来向MemoryCache插值? 不能使用一个明确的Commit方法吗？...这在Github上也有issue讨论，从2017年开始就有大佬质疑这是一个反人类的设计思路，官方为了不引入Break Change，一直保持到现在。...---- 基于此现状，我们如果使用MemoryCache的原生插值方法， 需要这样： var s = new MemoryCache(new MemoryCacheOptions { }); using...Last MemoryCache插值的实现过程很奇葩 尽量使用带明确大括号范围的using语法，C#8.0推出的不带大括号的using语法糖的作用时刻在函数末尾，会带来误导。

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RBF 插值的理论与应用

给定一组在采样点 \{x_i\}_{i=1}^n 上的测量值，点 x_i 上的测量值为 f_i ，我们希望找到一个「插值函数」 s(x) 使得我们能够获知其他采样点的值。...但使用逼近求得的函数并不一定确保观测点的值相等，而插值则能确保这一点。...作为插值函数的公式如下4： 图片 前面也提到了，等式左边的 s(x) 是表达了 x 点上的某种测量值，这个测量值可以是任意东西，例如颜色、缩放、温度等等。...在 RBF 插值中，采样点就是空间中的位置点。简单来说，RBF 的插值为我们提供了这样一种方法：已知空间中若干个位置上某个属性的值，此时可以求解出空间中任意一个位置的对应属性值。...，此时就可以计算任意的 x 点上的 s(x) 了： 图片 显然此时将观测点中的任意一点 x_i 的位置代入 s(x) ，可以求解出和我们一开始直接算出的 s_i 一模一样的结果，这是正是前面提到的插值函数的特点

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变速中的“时间插值”选择

一、定义 插值 是指在两个已知值之间填充未知数据的过程 时间插值 是时间值的插值 二、分类与比较 三、tip 光流法虽然很好，但是限制也很大，必须要 对比非常大 的画面，才能够实现最佳的光流效果，否则就会出现畸变现象...通常在加速之后突然实现短暂的光流升格，可以实现非常炫酷的画面。 光流能够算帧，但是实际上拍摄的时候还是 要尽可能拍最高的帧率 ，这样的话，光流能够有足够的帧来进行分析，来实现更加好的效果。...帧混合更多的用在快放上面。可实现类似于动态模糊的感觉，视觉上也会比帧采样要很多。 ---- [参考] 【剪辑中那些关于变速的技巧！】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/40174821 【视频变速的时间插值方式核心原理，你懂吗？】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/67327108 【更改剪辑的持续时间和速度】https://helpx.adobe.com/cn/premiere-pro/using/duration-speed.html

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Scipy和Numpy的插值对比

比如在二维坐标系内，用一条直线去拟合一个平面三角形所对应的三个顶点，那么至少有一个顶点是不会落在拟合出来的直线上的。而根据插值法所得到的结果，一定是经过所有给定的离散点的。...本文针对scipy和numpy这两个python库的插值算法接口，来看下两者的不同实现方案。 插值算法 常用的插值算法比如线性插值，原理非常简单。...给定两个点 和 ，其中 ，假如需要计算点 的值，其中 ，那么给定的插值公式就是： \begin{align} X_{t_2}&=(X_{t_1}-X_{t_0})*\frac{t_2...（cubic spline），其原理是在所有给定的 个离散点之间构建 个三次函数： y_i=a_i+b_ix_i+c_ix_i^2+d_ix_i^3 三次样条插值的约束条件是给定的函数在端点处连续...总结概要 线性插值和三次样条插值都是非常常用的插值算法，使用插值法，可以帮助我们对离散的样本信息进行扩展，得到样本信息中所不包含的样本点的信息。

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NV12最近的邻居插值缩放和双线性插值缩放

导言本文是一个优化的NV12图像缩放程序。有不同类型的图像缩放算法。它图像缩放算法的复杂性与图像质量损失和性能低下有关。我决定选择最简单的“最近邻居插值”和双线性插值，以调整NV12图像的大小。...在你阅读我的提示之前。你需要对格式有一些基本的概念。并且知道什么是插值缩放算法。如果您之前厌倦了RGBA格式的图像比例，您会更容易理解我的程序是如何工作的。...total_length = ylen + ulen + vlen = ylen * 3 / 2每四个Y值匹配相同的U值和V值。...例如：Y00 Y01 Y10 Y11 份额 U00 和 V00Y20 Y21 Y30 Y31共享U10和V10算法最近的插值复制代码srcX = dstX * (srcWidth / dstWidth)...该算法只需使用“四舍五入”，将源图像中最近的像素值存储在dest图像数组中。因此，效果不会很大，通常会有一些严重的马赛克。双线性插值双线性插值同时使用小数部分和整数，根据四个像素计算最终像素值。

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综述 | 深度学习在多维时间序列插补中的应用

预测性方法提供固定估计值，而生成性方法则提供可能的值分布，以考虑插补不确定性。...生成型-插补方法分类 生成式方法本质上建立在诸如 VAEs、GANs 和扩散模型等生成式模型的基础上。它们的特点是能够为缺失的观测值生成多样化的输出，从而能够量化插补的不确定性。...从数字上看，各种方法在不同数据集上的表现各不相同，本研究中没有明显的优胜者，需要进一步的工作来深入比较预测性和生成性插补方法。...表2 Air、PhysioNet2012和ETTm1数据集上插补方法之间的MAE和MSE比较。...测试集上的运行时间（秒） 总结 这篇论文系统地综述了近年来提出的深度学习插补方法。

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