2回答
我在使用scipy interpolate grid data将我的数据插入到网格中时遇到了问题。我的数据是2D的，具有以下形式:X数组，Y数组和Z中的一些强度。由于这些数据不是均匀分布的，我想将它们重新插值到网格中，以便保存图像以便以后使用。 如果我有一个Z数据块，它就能很好地工作。当我有不连续的Z数据时，我
浏览 38提问于2020-10-06得票数 0
1回答
我已经模拟了在计算网格上提供的每条相交网格线(即节点)上的数据，并希望将其插值到具有相同尺寸的新2D平面上(即它们都具有相同的边界框)，但出于后处理原因，我需要笛卡尔网格而不是任意曲线网格。下图展示了这个问题(顶部的网格是我有可用的计算数据的地方，底部的网格是我想要插值这些值的地方) ? 顶部图像
浏览 19提问于2021-04-27得票数 0
回答已采纳
1回答
在插值或外推(使用带或不带epolate的ipolate )缺失值时，是否可以预先限制要插值(或外推)的缺失间隙大小，或者事后计算间隙大小？实际上，我想要的是将最大连续插值(我的数据是每年)限制为三年。
浏览 28提问于2018-05-28得票数 0
回答已采纳
5回答
填充numpy数组中的空白
、、、、
我只想以最简单的方式插入一个3D数据集。线性插值，最近邻，所有这些都足够了(这是从一些算法开始的，所以不需要准确的估计)。在新的scipy版本中，像griddata这样的东西会很有用，但目前我只有scipy 0.8。所以我有一个“立方体”(data[:,:,:]，(NixNjxNk))数组，以及一个相同大小的标志数组(flags[:,:,:,]、True或False)。我想使用例如数据</e
浏览 0提问于2011-04-05得票数 15
回答已采纳
我有一个点数据集，我试图在网格上进行插值。这些点以网格方式对齐，但缺少一些点，请参见以下内容：
更复杂的是，其他输入点集可能不会在网格上对齐，所以我尝试使用scipy.interpolate.griddata将这些值插入到规则网格上。然而，有时我的底层网格与输入点数据集的采样率完全对齐，griddata挂起。根据的说法，如果样本出现在完全对齐的3个点上，scipy.inter
浏览 0提问于2012-06-05得票数 2
回答已采纳
在matlab中，它有一个很好的特性，它创建了一个插值，我可以在几个选定的点上计算，比在整个域上创建插值网格数据要快得多。= griddata(X,Y,V,Xq1,Yq1)到目前为止，我只找到了一种可替代后一种方法的python方法，无论我在以下几个点上计算插值matlab中使用can或
浏览 2提问于2020-09-15得票数 1
1回答
我对scipy.interpolate的griddata函数有一个问题。我用沙箱中的网格数据开发了一个快速插值器，然后一旦我有了我喜欢的插值器，就把函数复制到我开发的一个更大的模型中。()函数只是返回栅格角的风速分量，以便可以在内进行插值。现在奇怪的是...当我在沙箱中调用<
浏览 2提问于2013-09-10得票数 1
1回答
正确使用numpy插值
、、、
我需要对python中的非均匀间隔网格执行一些过滤。因此，我通过网格数据将非均匀网格插入到统一网格中：然后，在子被过滤后，我需要背插网格到原来的心，阴点。三角剖分中，我得到了一些我不理解的错误，涉及到"qhull精确警
浏览 1提问于2013-10-17得票数 2
回答已采纳
我想做一个非网格的三维数据(x，y，z)的matplotlib contour或contourf图，它在x和y中某种程度上是C型的(见草图) --因此，围绕数据的外壳的一部分在x和y中是凹的。通常情况下，我会先将非网格的三维数据进行插值。grid
浏览 3提问于2017-02-23得票数 4
2回答
我的目标是将来自邻近气象站的气象数据插值到具有精确坐标的点上。在SciPy文档中，我找到了有关多维插值( from scipy.interpolate import griddata )的信息。但老实说，我不知道如何让这段代码适合我的任务。 我有df，输入的是站点的坐标和气压的值(以及没有站点的地方的<
浏览 152提问于2020-11-18得票数 1
回答已采纳
在过去的4天里，我有一个问题试图理解python错误：在应用时，网格数据和“最近”插值方法使用下列线条：tempnew = np.ones((np.asarray(w1[0,0,values = np.array([np.asarray(t
浏览 6提问于2020-04-02得票数 1
我正尝试在python中执行拟合值迭代(FVI) (包括使用分段线性插值近似一个5维函数)。
scipy.interpolate.griddata在这方面做得很好。然而，我需要调用几千次插值例程(因为FVI是一个基于MC的算法)。因此，基本上，函数已知的点集是静态的(并且很大-比如说32k)，但是我需要近似的点(这是原始集合的小扰动)非常大(32k X 5000 )。有没有移植到C
浏览 0提问于2012-12-24得票数 8
回答已采纳
我有一个数据，它是基于二维结构化网格的meshgrid格式。此外，我有一个平面上的点云(2D非结构化网格)，我想在上面插入来自结构化网格的信息。这不是我的案子。我还注意到有scatteredInterpolant，它可以进行散乱的数据插值。但插值的信息似乎不准确。有人能为这种结构化到非结构化的网格插补方案提出高精度的插<
浏览 3提问于2016-08-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试将数据从非结构化网格M1插入到另一个非结构化网格M2。对此，scipy.interpolate.griddata看起来不错。因此，我想避免每次都重新计算这些怪胎。有办法这样做吗？也就是说，从一个非结构化网格
浏览 1提问于2018-08-15得票数 4
回答已采纳
我有一些数据，我尝试使用scipy.interpolate.griddata对其进行插值。在我的用例中，我将一些numpy数组标记为只读，这显然破坏了插值：from scipy import interpolate
/opt/local/Library/Frameworks/P
浏览 0提问于2016-12-17得票数 4
回答已采纳
1回答
出于好奇，我还想使用matplotlib在python中尝试相同的东西，但不知怎么的，我看到了相同输入数据的不同的等高线图集。matlab结果的截图如下：
在matlab代码中，我使用了scatteredinterpolant函数来获得插值数据，假设由于所使用的插值函数而产生了差异。我无法让nn方法在mlab.gr
浏览 5提问于2015-08-13得票数 4
回答已采纳
我有一些卫星数据，我试图插入到0.25度x 0.25度网格。我只需要在卫星的带状范围内进行插值。我不需要在整个地球上进行插值。as pltfrom scipy.interpolate import griddata在网格化之
浏览 2提问于2017-07-14得票数 1
回答已采纳
假设我在Python语言中有3个np.array的浮点值：latitudes，longitudes和values。我想插入一些不在latitude和longitude数组中的坐标值。我可以使用scipy.interpolate.griddata来做这件事，它工作得很好。然而，我最近开始怀疑interpolate是否像我预期的那样工作:因为它不知道欧几里得网格和纬度和经度网格的球面性质之间的区别，所以它可能计算错误的<
浏览 1提问于2012-10-19得票数 2
回答已采纳
1回答
SciPy:稀疏数据的n维插值
、、、、
我现在有一个n维数据点的集合，每个数据点都有一个
我想在提供给我的数据点上使用某种形式的非线性插值，这样我就可以尽量减少这种情况。
目前，我有适用于1D和2D数组的代码。mesh = np.meshgrid(*[i['grid2'] for i in self.cambPa
浏览 3提问于2015-02-26得票数 3
回答已采纳
1回答
换句话说，我得到了一组与值b相关联的数据点(x，y，z)，我想尽可能准确地插值这些数据。Scipy.interpolate.griddata只能做线性插值，其他的选项是什么？
浏览 3提问于2016-07-26得票数 0
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
腾讯云开发者
