样条插值

样条插值

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
演示二维插值。
"""
import numpy as np
from scipy import interpolate
import pylab as plt
import matplotlib as mpl
 
def func(x, y):
 return (x+y)*np.exp(-5.0*(x**2 + y**2))
 
# X-Y轴分为15*15的网格
y,x= np.mgrid[-1:1:25j, -1:1:25j]
 
fvals = func(x,y) # 计算每个网格点上的函数值 15*15的值
#print len(fvals[0])
 
#三次样条二维插值
newfunc = interpolate.interp2d(x, y, fvals, kind='cubic')
 
# 计算100*100的网格上的插值
xnew = np.linspace(-1,1,200)#x
ynew = np.linspace(-1,1,200)#y
fnew = newfunc(xnew, ynew)#仅仅是y值 100*100的值
 
# 绘图
# 为了更明显地比较插值前后的区别，使用关键字参数interpolation='nearest'
# 关闭imshow()内置的插值运算。
plt.figure(figsize=(16, 9))
plt.subplot(121)
im1=plt.imshow(fvals, extent=[-1,1,-1,1], cmap=mpl.cm.hot, interpolation='nearest', origin="lower")#pl.cm.jet
#extent=[-1,1,-1,1]为x,y范围 favals为
plt.colorbar(im1)
 
plt.subplot(122)
im2=plt.imshow(fnew, extent=[-1,1,-1,1], cmap=mpl.cm.hot, interpolation='nearest', origin="lower")
plt.colorbar(im2)
plt.show()