python中grid函数_「griddata」关于matlab和python中一些数学函...

python中grid函数_「griddata」关于matlab和python中⼀些数

学函。。。

griddata

1、meshgrid()函数

(1)Matlab中： meshigrid(x，y)的作⽤是产⽣⼀个以向量x为⾏，向量y为列的矩阵

例：[XI,YI] = meshgrid(-2:1:2,-1:1:1);

得到的结果就是 XI = [-2,-1,0,1,2] YI = [-1,-1,-1,-1,-1]

[-2,-1,0,1,2] [ 0, 0, 0, 0, 0]

[-2,-1,0,1,2 ] [ 1, 1, 1, 1, 1]

(2)Python中：函数效果⼀样，只是⽤法不太⼀样

例： point = np.arange(-1,1,0.1)

[XI,YI] = np.meshgrid(point,point)

或者 [XI,YI] = np.meshgrid(-1,1,0.1,-1,1,0.1)

2、gridDATa()函数

1、matlab中：

2、python中：

iddata(points，values，xi，method ='linear'，fill_value = nan，rescale = False )

参数：

points：数据点坐标。可以是形状(n，D)的数组，也可以是ndim数组的元组。

values：浮点或复数的ndarray，形状(n，)的数据值

xi ：浮点数的⼆维数组或⼀维数组的元组，形状(M，D)插值数据的点。

{'linear'，'nearest'，'cubic'}，可选

插值⽅法。之⼀

nearest 返回最接近插值点的数据点的值。

linear 将输⼊点设置为n维单纯形，并在每个单形上线性插值。

cubic (1-d) 返回由三次样条确定的值。

cubic (2-d) 返回由分段⽴⽅，连续可微(C1)和近似曲率最⼩化多项式表⾯确定的值。

fill_value： float，可选。⽤于填充输⼊点凸包外部的请求点的值。如果未提供，则默认为nan。此选项对“最近”⽅法⽆效。

rescale ： bool，可选。在执⾏插值之前，重新缩放指向单位⽴⽅体。如果某些输⼊维度具有不可⽐较的单位并且相差很多个数量级，则这⾮常有⽤。

返回值：nddarry 内插值数组