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MeteoInfoLab脚本示例:数据插值

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新浪微博达人勋

发表于 2017-3-21 17:27:43 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 MeteoInfo 于 2017-3-21 17:48 编辑

MeteoInfoLab的numeric包中有interpolate模块,其中有两个类(class)用于一维和二维插值:interp1d, RectBivariateSpline。利用已知数据创建类的对象后可以像函数一样使用进行数据插值计算。

一维插值:
  1. from mipylib.numeric import interpolate

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

  6. xnew = linspace(0, 10, num=100, endpoint=True)
  7. plot(x, y, 'bo', xnew, f(xnew), 'g-', xnew, f2(xnew), 'r--')
  8. ylim(-1.5, 1.2)
  9. legend(['data','linear','cubic'], loc='lower left')
  10. title('Interpolation example')


interp1d.png

二维插值(矩形格点数据):
  1. from mipylib.numeric import interpolate

  2. x, y = meshgrid(linspace(-1, 1, 20), linspace(-1, 1, 20))
  3. z = (x+y) * exp(-6.0*(x*x+y*y))
  4. f = interpolate.RectBivariateSpline(x[0,:], y[:,0], z)

  5. subplot(1,2,1)
  6. im = imshow(x[0,:], y[:,0], z, 40)
  7. colorbar(im)

  8. xnew, ynew = meshgrid(linspace(-1, 1, 70), linspace(-1, 1, 70))
  9. znew = f(xnew, ynew)
  10. subplot(1,2,2)
  11. im = imshow(xnew[0,:], ynew[:,0], znew, 40)
  12. colorbar(im)
  13. suptitle('2-D grid data interpolation example')


rect_bivariate_spline.png
密码修改失败请联系微信:mofangbao

新浪微博达人勋

发表于 2017-3-22 08:44:16 | 显示全部楼层
王老师威武
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新浪微博达人勋

发表于 2017-12-10 09:33:08 | 显示全部楼层
学习了。。。
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新浪微博达人勋

发表于 2018-1-25 19:54:56 | 显示全部楼层
学习了。。。谢谢楼主{:5_213:}
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