双线性插值和最近距离，算法都很简单，MeteoInfoLab中插值到站点有几种方法： （a）利用DimDataFile的tostation方法 （b）利用DimArray的tostation方法 （c）利用interp2d...推荐使用interp2d方法，该方法中的kind参数缺省为'linear'双线性插值，也可以设置为kind='neareast'最近距离插值（其实就是找离站点最近的格点将其值赋给站点） ?...总结：其实这几种方法插值出来的结果都差不多，王老师也推荐使用interp2d。...point x = 123 y = 44.5 z = None t = 0 d = f.tostation('PS', x, y, z, t) d1 = ps.tostation(x, y) d2 = interp2d...(ps, x, y) d3 = interp2d(ps, x, y, kind='neareast') print d print d1 print d2 print d3 #942.347668457
对于线性插值或者三次插值并没有多大影响 汇总成函数 ''' Created on 1 23, 2022 @author: GongHaixing 将一个文件夹里面所有的nc文件进行插值 ''' def interp2D...file+'已经插值成功，且已经保存到'+outputpath+'路径下') else: print(file+'已经插值成功,但是我没有保存文件') from interp2D...:/China/LAI/nc_1km' data_lon='lon' data_lat='lat' variable='LAI' interp_method='nearest' save=True interp2D
2.interp2d() from scipy.interpolate import interp2d interp2d(x,y,z,kind='linear') 这里有几个注意事项： interp2d
, 10)y = np.linspace(0, 5, 5)X, Y = np.meshgrid(x, y)Z = np.sin(X) + np.cos(Y)# 创建插值函数interp_func = interp2d...然后，我们使用interp2d函数创建了一个插值函数interp_func，采用了3次样条插值方法。接着，我们定义了插值后的网格点x_new和y_new。
from scipy.interpolate import interp2d df_rotormap = pd.read_csv('filepath',header = None) #读取Cp表 x =...141/2)**2*np.pi #m2 df_cal['TSR'] = df_cal['发电机转速（PDM1）']/148*141*np.pi/60/df_cal['风速'] func_new = interp2d
首先使用 interp2d() 函数但不设置参数 fill_value，那么默认外插的值取最近值。这个“最近”听起来模棱两可，具体解释下图所示。...将 K_mat, T_mat 和 vol 传入interp2d() 函数创建对象 g，再向 g 传入新向量 K_new 和 T_new 插出新的 vol 矩阵。
创建一些示例数据x = np.linspace(0, 4, 5)y = np.linspace(0, 4, 5)z = np.random.rand(5, 5)# 进行二维插值interp_func = interp2d
interp2d类的工作方式相同，但是是二维的。 我们将使用sinc函数创建数据点，然后向其中添加一些随机噪声。
多维插值 #%fig=使用interp2d类进行二维插值 def func(x, y): #❶ return (x + y) * np.exp(-5.0 * (x**2 + y**2))
interp2d类的工作方式相同，但是是 2D 的。 实战时间 – 一维内插 我们将使用 sinc()函数创建数据点，并向其中添加一些随机噪声。 之后，我们将进行线性和三次插值并绘制结果。
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