数据处理（一）：python二维插值运算

最新推荐文章于 2024-02-26 19:29:11 发布

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分类专栏：数据处理

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0 前言

结果展示：黑色的点是前期输入生成的，彩色是后期生成的，代表不同像素点的数值
在这里插入图片描述

1 代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d #引入scipy中的一维插值库
from scipy.interpolate import griddata#引入scipy中的二维插值库

x = np.linspace(0, 10, num=11, endpoint=True)
y = np.cos(-x**2/9.0)
f = interp1d(x, y)
f2 = interp1d(x, y, kind='cubic')

xnew = np.linspace(0, 10, num=41, endpoint=True)

plt.plot(x, y, 'o', xnew, f(xnew), '-', xnew, f2(xnew), '--')
plt.legend(['data', 'linear', 'cubic'], loc='best')
plt.show()
'''''
def func(x, y):
    return x**2+y**2
'''''
grid_x, grid_y = np.mgrid[1:10:200j, 1:10:500j]
#x方向在0-1上均匀生成200个数，y方向在0-1上均匀生成500个数

points = np.random.randint(1,10,(200, 2))
#随机生成（200，2）的矩阵，即200个点坐标

values = np.arange(0,200)#func(points[:,0], points[:,1])
#规定坐标值的值


grid_z0 = griddata(points, values, (grid_x