【python由站点数据插值到网格数据方法对比】

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata
 
# 创建一些站点数据
np.random.seed(1)
points = np.random.rand(10, 2)  # 站点坐标
values = np.random.rand(10) * 10.0  # 站点值
 
# 定义网格
x = np.linspace(0, 1, 50)
y = np.linspace(0, 1, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
 
# 使用scipy的griddata进行插值
Z1 = griddata((points[:, 0], points[:, 1]), values, (X, Y), method='linear')
 
# 使用自定义的插值方法
def custom_linear_interp(points, values, xi, yi):
    # 这里只是一个简单的示例，实际情况可能需要更复杂的插值方法
    x_points, y_points = points
    v_above = np.interp(xi, x_points[yi == 1], values[yi == 1])
    v_below = np.interp(xi, x_points[yi == 0], values[yi == 0])
    return np.where(yi >= 0.5, v_above, v_below)
 
Z2 = custom_linear_interp(points, values, X, Y)
 
# 可视化结果
fig, ax = plt.subplots()
 
cs = ax.contourf(X, Y, Z1, levels=np.arange(0, 11, 1), cmap=plt.cm.viridis)
ax.contour(X, Y, Z1, levels=np.arange(0, 11, 1), colors='k', linewidths=0.5)
 
ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], s=50, c=values, cmap=plt.cm.viridis, edgecolors='k', zorder=10)
 
ax.set_title('Scipy griddata result')
 
fig, ax = plt.subplots()
 
cs = ax.contourf(X, Y, Z2, levels=np.arange(0, 11, 1), cmap=plt.cm.viridis)
ax.contour(X, Y, Z2, levels=np.arange(0, 11, 1), colors='k', linewidths=0.5)
 
ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], s=50, c=values, cmap=plt.cm.viridis, edgecolors='k', zorder=10)
 
ax.set_title('Custom linear interpolation result')
 
plt.show()

这段代码首先创建了一些随机的站点数据，然后定义了一个网格。接着使用了scipy.interpolate.griddata进行插值，并且演示了如何实现一个简单的自定义线性插值函数。最后，通过matplotlib的contourf和contour方法分别绘制了两种方法的插值结果，并用散点标出了原始的站点位置。