相关文章推荐
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
  • 广告
    关闭

    上云精选

    2核2G云服务器 每月9.33元起,还有更多云产品低至0.02元

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    利用 griddata 进行插值

    利用 griddata 进行插值 griddata 函数讲解 第一步:导入相关库 第二步:给出插值到的经纬度信息(目标经纬度) 第三步:待插值数据 第四步:插值 汇总成函数 插值前(10km) 主要运用到的函数时scipy里面的 griddata griddata 函数讲解 `scipy.interpolate. griddata (points, values, xi, method='linear 返回最接近插值点的数据点的值 linear:线性插值 cubic:三次样条插值 第一步:导入相关库 import xarray as xr from scipy.interpolate import griddata x','lon' :data_lat: 需要做插值数据经度名称,比如:'y','lat' :variable:需要做插值数据变量的名称,比如:'tmp','ndvi' :interp_method: griddata save:是否对文件进行存储 """ #导入相关库 import xarray as xr import os from scipy.interpolate import griddata

    291 2 0

    MATLAB中 griddata 和griddatan插值函数简单说明

    MATLAB中 griddata 和griddatan插值函数简单说明 本文会用容易理解的话解释下 griddata 和griddatan的用法,不会追求严谨,目的是帮助需要用到这两个插值函数的尽快理解使用 一、 griddata 函数是什么? griddata 可以插入二维或三维散点数据 严格上来说, griddata 并不能算是插值,但是可以实现插值的功能。 griddata 有以下三种形式: vq = griddata (x,y,v,xq,yq) vq = griddata (x,y,z,v,xq,yq,zq) vq = griddata (___,method griddata 和interp2的区别是,interp2的插值数据必须是矩形域,要求xy规则排列。 griddata 中x,y,v是包含分散(非均匀)样本点和数据的向量。

    1.7K 1 0

    griddata 三维空间插值「建议收藏」

    从这一篇文章,你将要学到 如何利用 griddata 进行三维空间插值; 及其适用范围和进阶的逐步插值 最近在做一个项目,要为上海市13000+个普通住宅楼盘算基本价格,俗称基价,可以从第三方来的案例数据只能覆盖大约 10000楼盘难为无米之炊,联想到地形图的思想,把上海市所有楼盘的基价看成海拔,楼盘的经纬度就是位置所在,然后会在三维空间形成一个连续平滑的三维曲面,这里利用scipy的interpolate类里面的 griddata 基本调用格式如下 scipy.interpolate. griddata (points,values,xi,method ='linear',fill_value = nan,rescale = False 1, 空间坐标和坐标所对应的属性(高程,温度等 )https://blog.csdn.net/csubai07/article/details/104344291 2, griddata 用法 6264e23a01016k9f.html 4, matlab 的 griddata https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/ griddata .html 5,

    398 2 0

    python插值(scipy.interpolate模块的 griddata 和Rbf)

    可以通过增加平滑参数给出不精确的插值 4. griddata () from scipy.interpolate import griddata griddata (points,values,xi,method 5.二维插值 griddata 和Rbf对比 注:不考虑内存,CPU,只针对相当小的数据集,主要考虑插值的质量。 griddata 基于提供的点的Delaunay三角部分。 z_dense_smooth_ griddata = interp. griddata ((x_sparse.ravel(), y_sparse.ravel()), 简而言之,scipy.interpolate. griddata 即使对于疯狂的输入数据也能产生良好的输出 支持更高维度的插值 不执行外推,可以为输入点凸包外的输出设置单个值(参见fill_value) rain_data_new = griddata ((lon,lat), data, (olon,olat), method='linear') 注:由于Rbf插值要求矩阵可逆,所以在经纬度列表时

    1.3K 2 0

    使用 griddata 进行均匀网格和离散点之间的相互插值

    文章目录 1 griddata 函数介绍 2 离散点插值到均匀网格 3 均匀网格插值到离散点 4 获取最近邻的Index 插值操作非常常见,数学思想也很好理解。 这里就建议直接使用scipy 的 griddata 函数。 1 griddata 函数介绍 2 离散点插值到均匀网格 def interp2d_station_to_grid(lon,lat,data,loc_range = [18,54,73,135 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import griddata 3 均匀网格插值到离散点 在气象上,用得更多的,是将均匀网格的数据插值到观测站点,此时,也可以逆向使用 griddata 方法插值;这里就不做图显示了。

    565 1 0

    Meteva笔记:加载GRIB 2要素场

    () 函数从 GDS 服务中获取数据,返回 xr.DataArray 对象 t850_grid = meb.read_ griddata _from_gds(ip, port, path) t850_grid 使用 meb.set_ griddata _coords() 函数修改坐标 meb.set_ griddata _coords( t850_grid, name="t", member_list 使用 meb.xarray_to_ griddata () 函数将要素场对象转为 meb.grid_data() 函数生成的 xr.DataArray 对象 可以看到,对于单个要素场,该函数自动生成了 memeber 维度,坐标值为 0 grid_data = meb.xarray_to_ griddata ( field, level_dim="pl", time_dim="time", 修改坐标值,与 t850_grid 保持一致: 添加 member 名称 将时间从世界时改为北京时 meb.set_ griddata _coords( cropped_grid_data,

    2K 4 0

    【插件开发】—— 7 SWT布局详解,不能再详细了!

    Eclipse的布局机制,提供了两个对象概念,Layout(描述内部布局方式)以及 GridData (描述本身布局方式)。   什么是Layout? 什么是 GridData 呢?又该如何使用呢?   下面介绍一下 GridData ,这个也是一个重量级的参数:   这个参数用于指定目标如何摆放,它描述了以表格为单位的布局。 先看一下都有什么参数,以及参数描述的意义: GridData griddata = new GridData (SWT.FILL,SWT.FILL,false,false,1,1);   一般都是上面这样的参数格式 gd3 = new GridData ( GridData .FILL_BOTH); // gd3.widthHint = 100; // gd3.heightHint = 100 btn3.setLayoutData(gd3); Button btn4 = new Button(shell,SWT.PUSH); GridData

    900 10 0
     
    推荐文章