python玄學建模(5)：插值(二維)

官方文檔鏈接：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.interp2d.html#scipy.interpolate.interp2d

這篇博客接着上次的scipy一維插值，講講二維插值api的用法

scipy庫中可以通過interp2d類來實現一維插值

類原型：class scipy.interpolate.interp2d(x, y, z, kind='linear', copy=True, bounds_error=False, fill_value=None)

參數如下：

x和y：插值點的x和y坐標。具體有兩種寫法，如果x和y可以通過笛卡爾積構成網格（例如x=[1,2,3]，y=[0,3]），則x和y就會被視為網格，插值點個數為len(x)*len(y)；

如果不能，那么x和y必須一一對應以指出每個插值點的x和y坐標，x和y的長度必須一致，比如x=[2,3,1]，y=[0,0,4]就表示(2,0),(3,0),(1,4)三個插值點，插值點個數為len(x)或len(y)；

如果x和y是多維的，則會被自動展平；

z：插值點的z坐標，一維數組（如果是多維則會被自動展平），長度必須與x和y決定的插值點個數一致；

kind：插值方式，有三種可選，分別是'linear'（線性插值）、'cubic'（三次樣條插值）、'quintic'（五次樣條插值）；

copy、bounds_error、fill_value三個參數用法和一維插值基本一樣，不過fill_value只有固定填充值和外插兩種方式。

二維插值api的用法一樣很簡單，下面就是官方文檔中給出的例子：

>>> from scipy import interpolate
>>> x = np.arange(-5.01, 5.01, 0.25)
>>> y = np.arange(-5.01, 5.01, 0.25)
>>> xx, yy = np.meshgrid(x, y) #生成網格點，不了解用法的話可以直接查，資料很多
>>> z = np.sin(xx**2+yy**2)
>>> f = interpolate.interp2d(x, y, z, kind='cubic')
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> xnew = np.arange(-5.01, 5.01, 1e-2)
>>> ynew = np.arange(-5.01, 5.01, 1e-2)
>>> znew = f(xnew, ynew)
>>> plt.plot(x, z[0, :], 'ro-', xnew, znew[0, :], 'b-')
>>> plt.show()

以上就是interp2d的簡單用法。